Tutoriais de Ciência de Dados.

Aprenda a fazer regressão linear simples. Domine a equação do modelo, entenda as principais suposições e diagnósticos e saiba como interpretar os resultados de forma eficaz.

Uma dependência transitiva ocorre quando um atributo em um banco de dados depende indiretamente de outro por meio de um terceiro atributo, causando redundância. Continue lendo para saber como identificar e eliminar dependências transitivas no design do banco de dados.

Os vetores e valores próprios são essenciais para entender as transformações lineares. Este artigo aborda sua interpretação geométrica, cálculo matemático e importância no aprendizado de máquina.

Descubra como interpretar o r-quadrado ajustado para avaliar o desempenho do modelo de regressão. Compare a diferença entre o r-quadrado e o r-quadrado ajustado com exemplos em R e Python.

Use color_palette() para separação categórica clara, cubehelix_palette() para dados sequenciais graduais e diverging_palette() para divergência clara de um ponto médio.

Explore como a distância euclidiana une a geometria antiga e os algoritmos modernos, com exemplos de codificação em Python e R, e aprenda sobre suas aplicações em ciência de dados, aprendizado de máquina e análise espacial.

Descubra o significado da distribuição gaussiana, sua relação com o teorema do limite central e suas aplicações no mundo real em aprendizado de máquina e testes de hipóteses.

Descubra o GitHub Codespaces, o ambiente de desenvolvimento que permite que você escreva, execute e implante seu código em qualquer lugar.

Uma média winsorizada reduz a influência de outliers limitando os valores extremos a percentis específicos, preservando a estrutura geral do conjunto de dados. Continue lendo para saber como calcular a média winsorizada usando Python para praticar.

Saiba como o Python gerencia automaticamente a memória com contagem de referência e coleta de lixo geracional e entenda como controlar manualmente a coleta de lixo usando o módulo gc.

Descubra o algoritmo de clustering de deslocamento médio, suas vantagens, aplicações no mundo real e a implementação passo a passo em Python. Compare-o com o K-means para entender as principais diferenças.

Saiba como a curva AUC-ROC avalia os modelos de classificação binária, concentrando-se no desempenho entre os limites, especialmente em conjuntos de dados desequilibrados. Use as bibliotecas do Python para calcular os valores de AUC e comparar os classificadores em um fluxo de trabalho.