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Tutorial de aprendizado de máquina

Obtenha insights e práticas recomendadas sobre IA e aprendizado de máquina, aprimore suas habilidades e desenvolva culturas de dados. Aprenda a tirar o máximo proveito dos modelos de aprendizado de máquina com nossos tutoriais.
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Armadilhas comuns em ciência de dados e como evitá-las!

Neste tutorial, você vai conhecer algumas armadilhas que podem surgir ao trabalhar em projetos de ciência de dados "no mundo real".

17 de setembro de 2026

Deep Learning com Jupyter Notebooks na nuvem

Este tutorial passo a passo mostra como configurar e usar o Jupyter Notebook na GPU do Amazon Web Services (AWS) EC2 para deep learning.

17 de setembro de 2026

DBSCAN: uma investigação macroscópica em Python

Análise de clusters é um problema importante em análise de dados. Cientistas de dados usam clusterização para identificar servidores com falhas, agrupar genes com padrões semelhantes de expressão, entre várias outras aplicações.

17 de setembro de 2026

Mergulhando fundo em dados desbalanceados

Aprenda técnicas para lidar com um dataset desbalanceado.

17 de setembro de 2026

Visão geral de metodologias de codificação

Neste tutorial, você vai conhecer técnicas de codificação e ver referências avançadas que ajudam a trabalhar com variáveis categóricas.

17 de setembro de 2026

Docker para data science: uma introdução

Neste tutorial de Docker, descubra a instalação, os comandos mais usados, como dockerizar aplicações de machine learning e as melhores práticas do mercado.

17 de setembro de 2026

Tutorial de Keras: deep learning em Python

Este tutorial de Keras apresenta o deep learning em Python: aprenda a pré-processar seus dados, modelar, avaliar e otimizar redes neurais.

17 de setembro de 2026

Tutorial de modelagem em ensemble: explore técnicas de aprendizado em conjunto

Neste tutorial, você vai aprender o que é ensemble e como ele melhora o desempenho de um modelo de machine learning.

17 de setembro de 2026

Desmistificando estatísticas essenciais em Python

Aprenda as estatísticas básicas necessárias para Data Science e Machine Learning em Python.

17 de setembro de 2026

Distribuições de probabilidade discretas explicadas com exemplos

Entenda as distribuições de probabilidade discretas em ciência de dados. Explore PMF, CDF e os principais tipos como Bernoulli, Binomial e Poisson com exemplos em Python.

17 de setembro de 2026

Ensemble learning em R com SuperLearner

Impulsione seus resultados em machine learning e descubra ensembles em R com o pacote SuperLearner: aprenda sobre o algoritmo Random Forest, bagging e muito mais!

17 de setembro de 2026

Machine learning com Kaggle: feature engineering

Aprenda como o feature engineering pode turbinar seus modelos de machine learning no Kaggle: crie novas colunas, transforme variáveis e muito mais!

17 de setembro de 2026