Data Science Tutorials

Este tutorial mostra a você como usar o Terraform com o Azure para automatizar a infraestrutura, melhorar a consistência e implementar práticas recomendadas para implantações seguras e dimensionáveis.

Domine os conceitos básicos da função SQRT() do Excel. Saiba como usar SQRT() para fazer cálculos rápidos de raiz quadrada e resolver erros comuns.

Saiba como elevar a narrativa de seus dados com as formas do Plotly. Este guia fornece um passo a passo abrangente para você adicionar e estilizar anotações em Python, desde retângulos e linhas básicos até geometrias interativas avançadas.

Saiba como simplificar suas planilhas com LAMBDA(). Você pode escrever uma vez, reutilizar em qualquer lugar e combinar com outras funções modernas do Excel.

Aprenda a usar a função filter() do Python para extrair itens de listas ou outros iteráveis. Entenda as principais diferenças entre o filtro e as ferramentas similares do Python.

Saiba como instalar a CLI do Gemini em seu computador local, como iniciar um projeto do zero ou trabalhar em um projeto existente e muito mais.

Saiba como o Devin se integra às equipes gerenciando tíquetes do Jira, atualizando o Slack e executando verificações de CI/CD com o GitHub Actions antes de fazer o merge.

Saiba como Devin pode ajudar você a criar um playground Next.js 14 com feedback Vitest ao vivo e um backend NestJS que salva o progresso do usuário usando um UUID anônimo no localStorage.

Descubra como o Devin pode ajudar você em suas tarefas de codificação. Neste primeiro tutorial, começaremos em um repositório existente e exploraremos os recursos disponíveis no ambiente Devin.

Saiba como usar o Devin para adicionar autenticação de usuário real com o NextAuth, monitorar erros com o Sentry e implantar o front-end no Vercel com URLs de visualização.

Saiba o que é o Pydantic, para que ele é usado e como ele se compara a alternativas como o Marshmallow ou as classes de dados do Python.

Descubra como as tabelas Delta unificam dados em lote e de streaming, aumentam o desempenho e simplificam a análise na arquitetura lakehouse da Databricks.