Tutoriais de Ciência de Dados

Aprenda a criar um analista financeiro de IA com segurança usando um sandbox hospedado pela OpenAI: do upload dos dados e análise orientada por agente à geração e download de relatórios, gráficos e arquivos de apoio.

Aprenda a editar imagens com o Qwen Image 2.1 em um Colab A100, guiar mudanças com texto ou desenhos e exportar resultados selecionados como GIF.

Um tutorial prático sobre plugins do Claude Cowork: instale o Data plugin da Anthropic, conecte um warehouse e rode um slash command, personalize o plugin para suas tabelas e crie um plugin completo de relatório semanal do zero com todos os arquivos mostrados.

Rode um modelo MoE massivo localmente combinando VRAM da GPU, RAM do sistema, SGLang e KTransformers para inferência heterogênea CPU-GPU.

Entenda o que são Azure Functions, como viabilizam aplicações serverless orientadas a eventos e como triggers, bindings, opções de hospedagem e fluxos de trabalho se conectam.

Aprenda a usar a API Claude Sonnet 5.5 em Python. Crie um agente de reconciliação que conquista acesso de escrita no meio da conversa e teste se mais esforço muda o resultado.

Crie um agente de resposta a incidentes com GPT-6.1 Sol, a OpenAI Agents API e um sandbox hospedado para investigar incidentes, rodar verificações e gerar relatórios estruturados.

Aprenda a criar, em Python, um transcritor de chamadas de suporte em tempo real com a API Grok Voice Transcribe 2.0 e adicione diarização, Smart Turn e áudio telefônico 8 kHz.

Entenda o que é mean reversion, como identificar esse comportamento em séries temporais e como o conceito é usado em estatística, trading e finanças quantitativas.

Entenda o que é o Open Interpreter, como funciona seu agente de código open source, como instalar e usar e como o suporte a modelo e harness se compara a outras ferramentas de IA para código.

Tutorial mão na massa para rodar o Kimi K2 Thinking, criar fluxos com chamadas de ferramentas, ver o raciocínio transparente e comparar com GPT-5 e Claude 4.5.

Uma razão de verossimilhança compara quão bem duas hipóteses ou modelos explicam os mesmos dados. Este artigo cobre a fórmula, um exemplo prático com moeda, o teste de razão de verossimilhança para modelos de regressão aninhados em Python e R, e razões de verossimilhança diagnósticas.