Tutoriais de ciência de dados

Descubra como os escores de propensão ajudam a minimizar a confusão em pesquisas observacionais, com aplicações detalhadas em estudos do mundo real.

Descubra o que significa cardinalidade e como ela afeta o processamento de dados, a análise e o aprendizado de máquina. Aprenda sobre estratégias e técnicas práticas para gerenciar a alta cardinalidade, desde o pré-processamento de dados até ferramentas avançadas de otimização.

Explore os fundamentos da eigendecomposição e suas aplicações em ciência de dados e aprendizado de máquina.

Ganhe confiança na regressão OLS ao dominar sua base teórica. Explore como realizar implementações simples no Excel, R e Python.

Saiba como gerenciar threads e processos com o módulo de multiprocessamento do Python. Descubra as principais técnicas de programação paralela. Aumente a eficiência de seu código com exemplos.

O .loc seleciona dados usando nomes de linhas e colunas (rótulos), enquanto o .iloc usa índices numéricos (posições). Saiba como usar ambos com exemplos.

Saiba como detectar multicolinearidade em modelos de regressão usando o fator de inflação de variância (VIF), uma ferramenta de diagnóstico importante. Este tutorial explica como o VIF é calculado, como interpretar seus valores e as técnicas para lidar com o VIF alto para melhorar a confiabilidade da modelagem de regressão.

Saiba como corrigir o SettingWithCopyWarning do Pandas: Um valor está tentando ser definido em uma cópia de uma fatia de um DataFrame.

Explore como funciona a pesquisa linear e por que ela é ideal para conjuntos de dados pequenos e não classificados. Descubra implementações simples em Python, incluindo métodos iterativos e recursivos, e saiba quando escolher a pesquisa linear em vez de outros algoritmos.

Entenda como derivar a equação característica de uma matriz e explorar suas principais propriedades. Descubra como os valores próprios e os vetores próprios revelam padrões em aplicativos de ciência de dados. Crie uma base sólida em álgebra linear para aprendizado de máquina.

Descubra os fundamentos da busca em profundidade para navegar em gráficos e árvores. Implemente o DFS em Python usando recursão e iteração, e veja como o DFS se compara à pesquisa de amplitude em primeiro lugar e ao algoritmo de Dijkstra.

Descubra o poder da média geométrica em finanças, biologia e ciência de dados. Saiba como calculá-lo, quando usá-lo e por que ele é útil para analisar as taxas de crescimento.