Data Science Tutorials

Aprenda a usar PI() no Excel para que você tenha precisão nas fórmulas matemáticas. Descubra exemplos, detalhes de sintaxe e dicas para aproveitar o π em cálculos.

Entenda como a distribuição t ajuda quando os tamanhos das amostras são pequenos ou a variação da população é desconhecida. Compare-a com as distribuições normal e Z para saber quando cada uma é apropriada.

Domine a função `SEQUENCE()` para aprimorar suas habilidades em planilhas. Você aprenderá a criar listas dinâmicas, automatizar cálculos e desbloquear novas possibilidades do Excel.

Saiba como ler arquivos CSV com eficiência no PySpark. Explore as opções, o manuseio de esquemas, a compactação, o particionamento e as práticas recomendadas para o sucesso do big data.

Descubra como o banco de dados multimodelo e totalmente gerenciado da Microsoft oferece desempenho de baixa latência, escalabilidade elástica e recursos em tempo real para IA, IoT, comércio eletrônico e muito mais.

Aprenda técnicas eficientes de filtragem do PySpark com exemplos. Aumente o desempenho usando pushdown de predicado, poda de partição e funções de filtro avançadas.

Entenda como o Amazon Neptune lida com dados altamente conectados usando modelos de gráficos, como gráficos de propriedades e RDF. Descubra como escrever consultas em Gremlin, openCypher e SPARQL para tarefas do mundo real, como detecção de fraudes e recomendações.

Este guia abrangente ensina você a usar o git commit --amend para corrigir erros, adicionar alterações esquecidas e gerenciar o histórico do Git.

Este tutorial ensina você a executar com confiança imagens do Docker usando o docker run, com exemplos claros, dicas práticas e conselhos para solução de problemas.

Saiba como inserir uma marca de seleção no Excel usando símbolos, atalhos, fórmulas e caixas de seleção. Descubra dicas de formatação, truques de automação e técnicas de contagem para que você possa fazer um acompanhamento eficiente das planilhas.

Saiba como criar agentes de IA usando a API de agentes da Mistral e explore conceitos-chave como uso de ferramentas, conectores, transferências e muito mais.

Esta postagem desmistifica o Apache Arrow com exemplos em Python. Você aprenderá a instalá-lo, a criar matrizes e tabelas Arrow, a trabalhar com big data de forma eficiente e a integrá-lo a ferramentas como pandas e Spark.