Tutoriais de Ciência de Dados

Crie um fluxo de correção de CI no GitHub com o DeepSeek Superagent e use o modo observe, pytest, dados de holdout e revisão humana para checar uma correção no pandas.

Trancado fora de uma planilha? Veja as soluções mais rápidas: da senha ao botão Desproteger Planilha esmaecido.

Crie um agente em Python com Gemini 4 Argon, chamadas de função e profiling, depois valide seus patches com testes ocultos, benchmarks e custo da API.

Um guia passo a passo de como a arquitetura transformer funciona, da self-attention aos LLMs apenas com decoder que a utilizam.

Aprenda como o Mercury 3 usa geração baseada em difusão para criar um assistente de análise de incidentes, visualizar estados de refinamento e comparar esforço de raciocínio baixo vs. alto.

Aprenda pandas da instalação à análise, com todos os exemplos testados no pandas 3.1.

Aprenda PySpark com código executável: configure o PySpark 4.3, faça select, filter, group e join em DataFrames, consulte com Spark SQL e segmente clientes com pyspark.ml.

Use Meta Muse Wonder e a API web da Olostep para verificar afirmações médicas, explicar o raciocínio e mostrar de onde vieram as evidências.

Crie um agente image-to-CAD em Python com a API Kimi K3.1 Pro usando visão, chamadas de ferramenta, sandbox em Docker, avaliador oculto e controle de custos.

Um guia prático de configuração do Meta Muse para quem está começando. Aprenda a definir permissões, conectar ferramentas, delimitar uma tarefa que o agente realmente conclua e ler o registro de Atividades para saber o que ele fez antes de confiar no resultado.

Um modelo autorregressivo prevê valores futuros de uma série a partir do seu próprio passado. Aprenda a ajustá-lo no Python com statsmodels, escolher a ordem com PACF e AIC/BIC e compará-lo com MA e ARIMA.

Um tutorial sobre a Azure Pricing Calculator: como usar, boas práticas e erros para evitar.