Tutoriais de Ciência de Dados

Aprenda a calcular e aplicar a Manhattan Distance com exemplos de codificação em Python e R e explore seu uso em machine learning e pathfinding.

O operador SQL IN permite que você filtre os resultados da consulta para incluir apenas as linhas que atendem às condições especificadas. Explore todo o seu potencial e suas alternativas.

Aprenda Stochastic Gradient Descent, uma técnica de otimização essencial para machine learning, com este guia abrangente em Python. Perfeito para iniciantes e especialistas.

Aprenda a usar a instrução pass do Python em loops, funções e classes. Compreender a importância da instrução pass na execução e legibilidade do código.

Explore como a função LAG() permite que você acesse as linhas anteriores do conjunto de dados, possibilitando a análise de séries temporais e comparações de observações sequenciais.

Saiba como usar o operador SQL EXISTS() para avaliação e filtragem de subconsultas, com exemplos, práticas recomendadas e dicas para otimizar suas consultas.

Aprimore suas habilidades em SQL com o operador SQL PIVOT. Você aprenderá a converter linhas em colunas para criar tabelas dinâmicas no SQL Server e no Oracle.

Para remover duplicatas de uma lista Python e, ao mesmo tempo, preservar a ordem, crie um dicionário a partir da lista e extraia suas chaves como uma nova lista: list(dict.fromkeys(my_list)).

Saiba como instalar e configurar sua conta do AWS pela primeira vez com este tutorial abrangente. Descubra as configurações essenciais, as práticas recomendadas de segurança e como aproveitar os serviços da AWS para análise de dados e machine learning.

Qwen é uma família de modelos multimodais e de linguagem ampla desenvolvida pela Alibaba Cloud, projetada para várias tarefas, como geração de texto, compreensão de imagens e conversação.

Explore o Cohere Command R+ on-line e localmente, conheça os recursos exclusivos da API Python do Cohere e crie um agente de IA em várias etapas usando LangChain e Cohere.

Aprenda sobre o gerenciamento de memória em Python com técnicas avançadas para codificar classes eficientes em termos de memória. Explore exercícios práticos para um desempenho ideal.