Tutorial de Python

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!

Descubra como criar, conectar-se e gerenciar bancos de dados PostgreSQL usando o pacote psycopg2 do Python.

Aprenda como a propagação direta funciona em redes neurais, desde os fundamentos matemáticos até a implementação prática em Python. Domine esse conceito essencial de aprendizagem profunda com exemplos de código e visualizações.

Saiba o que é teste de unidade, por que ele é importante e como você pode implementá-lo com a ajuda do Python.

Saiba como a função de ativação softmax transforma logits em probabilidades para classificação multiclasse. Compare softmax vs sigmoid e implemente em Python com TensorFlow e PyTorch.

Aprenda a realizar regressão linear em Python usando NumPy, statsmodels e scikit-learn.

Explore as distribuições de cauda pesada em que os métodos estatísticos tradicionais não se aplicam. Descubra como a distribuição de Cauchy modela efetivamente fenômenos em que eventos extremos ocorrem com mais frequência do que o esperado.

Examine os princípios matemáticos por trás dos passeios aleatórios e explore suas formas, desde caminhos unidimensionais até modelos tendenciosos e gaussianos. Use Python para descobrir como esses processos estocásticos informam fenômenos do mundo real em biologia, física e finanças.

Saiba mais sobre regressão linear, sua finalidade e como implementá-la usando a biblioteca scikit-learn. Inclui exemplos práticos.