Tutoriais de Ciência de Dados.

Aprenda técnicas de decomposição funcional para criar sistemas de software escaláveis e fáceis de manter. Descubra métodos passo a passo, exemplos reais e as melhores práticas para o design de sistemas.

Aprenda a rodar o Qwen3-Next localmente, servir com o transformers serve e interagir usando o cURL e o OpenAI SDK, deixando tudo pronto para integrar com seus aplicativos.

Aprenda a criar um chatbot com o Snowflake Cortex AI. Guia passo a passo para preparar dados, usar o Cortex Search e fazer a implantação com o Streamlit.

Aprenda como o Self-RAG melhora o RAG tradicional ao incorporar raciocínio iterativo e autoavaliação, e como implementá-lo passo a passo usando o LangGraph.

Aprenda o que é o LiteLLM e como usá-lo para chamadas de API unificadas para vários provedores de LLM, cobrindo o uso básico da API, tratamento de erros, fallbacks, streaming, saídas estruturadas e acompanhamento de custos.

Aprenda o que são macros dbt, o que elas fazem e como defini-las e invocá-las em modelos dbt.

Aprenda a criar um aplicativo Streamlit para comparar lado a lado o Qwen3-Next-80B-A3B e outros modelos Qwen, com foco em métricas de desempenho do mundo real.

Aprenda o que são modelos de dados em DBMS, seus tipos, níveis e processo de design. Tem exemplos do PostgreSQL, diagramas ER e dicas de otimização.

Guia passo a passo para implantar um broker Mosquitto MQTT pronto para produção usando contêineres Docker. Inclui autenticação, criptografia TLS, configuração de persistência e integração com o Home Assistant.

Um guia rápido sobre como instalar o Git no Windows usando a interface gráfica e a linha de comando.

Descubra como o Azure Database for MySQL - Flexible Server impulsiona fluxos de trabalho de dados modernos com arquitetura avançada, otimização de custos e integração perfeita com o Azure.

As redes neurais feed-forward (FFNNs) são a base do aprendizado profundo, usadas em reconhecimento de imagens, transformadores e sistemas de recomendação. Este tutorial completo sobre FFNN explica sua arquitetura, diferenças em relação às MLPs, ativações, retropropagação, exemplos reais e implementação em PyTorch.