Data Science Tutorials

Saiba o que são as tarefas ChatGPT da OpenAI, como usá-las e descubra 10 casos de uso práticos para automatizar e programar suas ações.

Um guia passo a passo sobre como realizar regressão linear no Excel, interpretar resultados e visualizar dados para obter insights acionáveis.

Leia nossas instruções passo a passo sobre como atualizar o Pip e o Python no Windows, macOS e Linux. Mantenha seu ambiente atualizado e compatível.

Veja como uma matriz de confusão categoriza as previsões do modelo em Verdadeiros Positivos, Falsos Positivos, Verdadeiros Negativos e Falsos Negativos. Continue lendo para entender sua estrutura, etapas de cálculo e usos para lidar com dados desequilibrados e análise de erros.

Saiba mais sobre os sistemas imunológicos artificiais (AIS) e como eles podem ser implementados em Python para tarefas como detecção de anomalias e otimização.

Explore os princípios da limpeza de dados em Python e descubra a importância de preparar seus dados para análise, abordando problemas comuns, como valores ausentes, outliers, duplicatas e inconsistências.

Saiba como criar mapas de calor atraentes do Seaborn.

Saiba como usar efetivamente a compreensão de lista em Python para criar listas, substituir loops for (aninhados) e as funções map(), filter() e reduce(), ...!

Obtenha um guia passo a passo sobre como instalar o Python e usá-lo para funções básicas de ciência de dados.

Para obter o diretório de trabalho atual em Python, você pode usar os.getcwd() do módulo os ou pathlib.Path.cwd() do módulo pathlib.

Este tutorial apresentou uma visão geral do método de ensemble de ensacamento no aprendizado de máquina, incluindo como ele funciona, a implementação em Python, a comparação com o reforço, as vantagens e as práticas recomendadas.

Descubra como criar um gráfico de histograma usando a biblioteca Seaborn em Python.