Data Science Tutorials

Descubra a importância da modelagem multinível na análise de estruturas de dados hierárquicos. Saiba como levar em conta a variabilidade dentro e entre grupos usando efeitos fixos e aleatórios. Aplique esses conceitos para descobrir percepções mais profundas em áreas como educação, saúde e ciências sociais.

Descubra como acessar os dados do seu dataframe com subconjuntos. Saiba como fazer um subconjunto usando colchetes ou usando a função subset() do R.

Saiba mais sobre os sistemas imunológicos artificiais (AIS) e como eles podem ser implementados em Python para tarefas como detecção de anomalias e otimização.

Use os testes t ao lidar com amostras pequenas ou variância desconhecida, e os testes Z quando as amostras forem grandes e a variância for conhecida.

Este é um guia para iniciantes criado para evitar dor de cabeça e tempo precioso se você decidir instalar o R por conta própria.

Um tutorial sobre como dominar os fundamentos da detecção de anomalias - os conceitos, a terminologia e o código.

Neste tutorial, você aprenderá a aproveitar ao máximo as funções de faceta do ggplots.

Aprenda MLOps básicos e desenvolvimento e implantação de ponta a ponta de pipelines de ML.

Obtenha um guia passo a passo sobre como instalar o Python e usá-lo para funções básicas de ciência de dados.

Neste tutorial, você aprenderá a extrair dados da Web, a manipular e limpar dados usando a biblioteca Pandas do Python e a visualizar dados usando a biblioteca Matplotlib do Python.

Neste tutorial, você aprenderá a escrever consultas condicionais no PostgreSQL usando a expressão condicional CASE do PostgreSQL.

Saiba como usar efetivamente a compreensão de lista em Python para criar listas, substituir loops for (aninhados) e as funções map(), filter() e reduce(), ...!