Categoría

Topics

Data Science Tutorials

Advance your data career with our data science tutorials. We walk you through challenging data science functions and models step-by-step.

Explicação da forma escalonada em linha: Um guia para transformar matrizes

Aprenda a usar operações de linha pra converter matrizes em forma escalonada por linha e resolver sistemas de equações.

Arunn Thevapalan

6 de julho de 2025

Matriz Singular: Principais conceitos e exemplos em ciência de dados

Aprenda sobre matrizes singulares, suas propriedades, métodos de detecção e implicações críticas para o machine learning e a computação numérica.

Arunn Thevapalan

2 de julho de 2025

Produto de Hadamard: Um guia completo para multiplicação de matrizes elemento a elemento

Aprenda os fundamentos matemáticos, as propriedades computacionais e as aplicações práticas do produto de Hadamard.

Vinod Chugani

2 de julho de 2025

Pydantic: Um guia com exemplos práticos

Saiba o que é o Pydantic, para que ele é usado e como ele se compara a alternativas como o Marshmallow ou as classes de dados do Python.

Bex Tuychiev

25 de junho de 2025

Entendendo a covariância: Um guia introdutório

Descubra como a covariância revela as relações entre as variáveis. Saiba como calcular e interpretar esses dados em estatística, finanças e machine learning.

Josef Waples

24 de junho de 2025

Regressão de Poisson: Uma maneira de modelar dados de contagem

Saiba quando usar a regressão de Poisson, como interpretar os resultados por meio de taxas de incidência e implementar técnicas essenciais no R.

Vinod Chugani

24 de junho de 2025

Função de massa de probabilidade: Um guia para distribuições discretas

Saiba como a função de massa de probabilidade define distribuições de probabilidade discretas. Explore suas propriedades, exemplos e diferenças em relação às funções de densidade de probabilidade.

Vidhi Chugh

20 de junho de 2025

Matriz Hessiana: Um guia para derivados de segunda ordem em otimização e além

Compreender o papel da matriz Hessiana no cálculo multivariável e na otimização. Saiba como ele é usado para analisar a curvatura, localizar pontos críticos e orientar algoritmos em machine learning.

Vidhi Chugh

16 de junho de 2025

Método dos mínimos quadrados: Como encontrar a linha mais adequada

Use esse método para fazer previsões melhores a partir de dados do mundo real. Saiba como minimizar os erros e encontrar a linha de tendência mais confiável.

Amberle McKee

12 de junho de 2025

Matriz ortogonal: Uma explicação com exemplos e código

Aprenda sobre matrizes ortogonais com exemplos práticos e aplicações do mundo real em álgebra linear e ciência de dados.

Arunn Thevapalan

12 de junho de 2025

A distribuição T: Uma ferramenta fundamental para a inferência de amostras pequenas

Entenda como a distribuição t ajuda quando os tamanhos das amostras são pequenos ou a variação da população é desconhecida. Compare-a com as distribuições normal e Z para saber quando cada uma é apropriada.

Vidhi Chugh

11 de junho de 2025

Lei dos grandes números: Uma chave para entender a incerteza

Entenda como a lei dos grandes números apoia o raciocínio estatístico. Veja como ele garante a consistência das médias ao longo do tempo e potencializa as previsões em áreas como esportes, finanças e ciências.

Laiba Siddiqui

5 de junho de 2025