Data Science Tutorials

Saiba como configurar o AutoGPT, criar agentes de IA personalizados com uma interface de baixo código e estender a funcionalidade com blocos Python. Este tutorial prático aborda a instalação, os conceitos básicos da interface do usuário e a criação de agentes.

Descubra como usar a função ROUNDUP() no Excel para arredondar consistentemente os números para longe de zero. Aprenda a sintaxe, veja exemplos e compare ROUNDUP() com outros métodos de arredondamento.

Saiba o que causa as importações circulares no Python, como elas quebram seu código e explore estratégias comprovadas para detectar, corrigir e evitá-las em projetos reais.

Aprenda sobre matrizes ortogonais com exemplos práticos e aplicações do mundo real em álgebra linear e ciência de dados.

Use esse método para fazer previsões melhores a partir de dados do mundo real. Saiba como minimizar os erros e encontrar a linha de tendência mais confiável.

Saiba como configurar e executar o modelo Magistral Small da Mistral usando Ollama e vLLM, e crie um projeto de demonstração que depure a lógica defeituosa.

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.

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.

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.