Tutorial de Python

Aprenda a executar t-tests em Python com este tutorial. Entenda os diferentes tipos de t-tests — teste de uma amostra, teste de duas amostras, t-test pareado e teste de Welch — e quando usar cada um.

Este tutorial de Apache Spark apresenta processamento de big data, análise e ML com PySpark.

Neste tutorial, aprenda a analisar um ou mais argumentos no terminal usando os módulos getopt, sys e argparse.

Uma breve introdução à I/O assíncrona com o pacote asyncio.

Neste tutorial, você vai aprender e entender como usar um autoencoder como classificador em Python com Keras. Vamos usar o dataset Fashion-MNIST como exemplo.

Neste tutorial, você vai aprender mais sobre autoencoders e como construir autoencoders convolucionais e de remoção de ruído com o dataset notMNIST no Keras.

Conheça o aprendizado de máquina automatizado e como aplicá-lo com Auto-Keras.

Entenda o que é a Vision API e tudo o que ela oferece. Ao final deste tutorial, você também vai aprender como chamar a Vision API a partir do seu código Python.

Descubra o benchmarking mais recente das poderosas alternativas ao pandas em Python — Polars, Vaex e Datatable. Veja o desempenho em leitura de dados, agrupamento, ordenação e muito mais.

Neste tutorial, você vai conhecer os diferentes fatores considerados antes de escolher sua plataforma de Analytics, tanto no nível organizacional quanto individual.

Aprenda como o Dask revoluciona o processamento de dados com paralelismo e avaliação preguiçosa.

Descubra como o CatBoost simplifica o tratamento de dados categóricos com a função CatBoostClassifier(). Entenda as principais diferenças entre CatBoost vs. XGBoost para fazer escolhas mais acertadas nos seus projetos de machine learning.