Data Science Tutorials

Desenvolva um aplicativo de agente com várias ferramentas usando LangGraph, Tavily, ferramenta Python e API Mistral AI no ambiente DataLab.

Saiba como turbinar seu fluxo de trabalho de conteinerização com argumentos de criação do Docker para ambientes flexíveis, seguros e consistentes.

Saiba como usar corretamente o Docker sem sudo e, ao mesmo tempo, manter seus sistemas seguros.

Saiba o que é o Codex da OpenAI e como usá-lo no ChatGPT para realizar tarefas de codificação em um repositório do GitHub.

Saiba como o Docker Buildx amplia a criação tradicional de contêineres com suporte a várias plataformas, estratégias avançadas de armazenamento em cache e otimizações de desempenho. Este guia abrange tudo, desde conceitos básicos até técnicas avançadas.

Saiba o que significa R-quadrado na análise de regressão, como calculá-lo e quando usá-lo para avaliar o desempenho do modelo. Compare-o com métricas relacionadas com exemplos em R e Python.

Descubra maneiras simples de inserir marcadores no Excel usando atalhos de teclado, fórmulas, símbolos e truques de formatação. Saiba como criar listas limpas e organizadas, mesmo dentro de uma única célula.

Terminal alimentado por IA criado com Rust, projetado para aumentar a produtividade do desenvolvedor combinando sugestões de comandos inteligentes, fluxos de trabalho reutilizáveis, ferramentas de colaboração e personalização perfeita.

Aprenda a dividir números, células e colunas no Excel usando fórmulas e ferramentas simples. Descubra como lidar com erros, usar funções como QUOTIENT e MOD e garantir que os resultados somem números inteiros quando necessário.

Saiba como usar as classes de dados, os componentes, o armazenamento de documentos, o gerador, o recuperador, o pipeline, as ferramentas e os agentes do Haystack para criar um fluxo de trabalho agêntico que ajudará você a invocar várias ferramentas com base nas consultas do usuário.

Descubra como realizar uma análise de sensibilidade no Excel, um método popular de "e se" usado para identificar os inputs mais relevantes em um resultado de modelo.

Aprenda a criar barras de progresso em Python usando tqdm, progressbar2, alive-progress e Tkinter, com as práticas recomendadas para melhorar a experiência do usuário e o desempenho do aplicativo.