Tutorial de Python

Saiba como criar, otimizar e usar UDFs do PySpark, incluindo UDFs do Pandas, para lidar com transformações de dados personalizadas de forma eficiente e melhorar o desempenho do Spark.

Aprenda a criar barras de progresso em Python usando tqdm, progressbar2, alive-progress e Tkinter, com as práticas recomendadas para melhorar a experiência do usuário e o desempenho do aplicativo.

Domine os fundamentos do tratamento de entrada do usuário em Python, desde prompts básicos até técnicas avançadas de validação e tratamento de erros. Saiba como gerenciar entradas seguras e de várias linhas e garantir que seus programas sejam resistentes e fáceis de usar.

Saiba como otimizar as uniões do PySpark, reduzir embaralhamentos, lidar com distorções e melhorar o desempenho em pipelines de big data e fluxos de trabalho de machine learning.

Entenda os conceitos básicos de agrupamento hierárquico, como ele funciona e como você pode implementá-lo em Python.

Aprenda a criar e aprimorar gráficos de pizza usando as bibliotecas Matplotlib e Pandas do Python. Descubra exemplos práticos de código e dicas essenciais de design para que você crie visuais claros e legíveis.

Saiba como criar um modelo Transformer usando o PyTorch, uma ferramenta poderosa do machine learning moderno.

Aprenda tudo sobre o módulo de data e hora do Python neste guia passo a passo, que aborda a conversão de string em data e hora, exemplos de código e erros comuns.

Saiba como os métodos de sublinhado duplo do Python permitem que seus objetos personalizados trabalhem naturalmente com operações integradas, desde a impressão até a aritmética. Descubra como esses métodos mágicos simplificam o design da classe e liberam comportamentos poderosos.

Aprenda recursão em Python com exemplos, conceitos-chave e dicas práticas. Compreender casos básicos, funções recursivas e quando usar recursão em vez de iteração.

Aprenda a usar a função index() do Python para encontrar a posição dos elementos nas listas.

Aprenda como criar e importar módulos Python. Descubra as melhores práticas, exemplos e dicas para que você possa escrever códigos Python reutilizáveis, organizados e eficientes!