Tutoriais de Ciência de Dados

Aprenda a detectar anomalias em grandes conjuntos de dados de séries temporais e a apresentar insights de forma muito mais simples.

Aprenda tudo sobre o dicionário em Python e seu potencial. Você também vai aprender a criar uma frequência de palavras usando o dicionário.

Uma introdução prática às equações diferenciais cobrindo tipos centrais, classificação, métodos analíticos e numéricos de solução e seu papel no mundo real em gradiente descendente, regressão e modelagem de séries temporais.

Neste tutorial, você vai aprender a descobrir tópicos ocultos em documentos usando Latent Semantic Analysis em Python.

Entenda as distribuições de probabilidade discretas em ciência de dados. Explore PMF, CDF e os principais tipos como Bernoulli, Binomial e Poisson com exemplos em Python.

Liberando o poder de sistemas distribuídos escaláveis: um guia do framework Ray em Python

Aprenda técnicas para lidar com um dataset desbalanceado.

Aprenda a usar Docker build secrets para lidar com dados sensíveis com segurança durante a criação de imagens. Domine secret mounts, autenticação SSH e integração com CI/CD.

Neste tutorial de Docker, descubra a instalação, os comandos mais usados, como dockerizar aplicações de machine learning e as melhores práticas do mercado.

Um guia prático sobre o `docker init` — o que ele gera, como usar em um projeto real em Python e quando é a ferramenta certa para a tarefa.

Aprenda a fazer pull de imagens com segurança, solucionar erros comuns e lidar com pulls em produção e em pipelines de CI/CD.

Entenda por que é preciso documentar código e as melhores práticas para isso. Além disso, veja como aproveitar o módulo Pydoc para documentar seu projeto.