Tutoriais de Ciência de Dados

Entenda como aproximações polinomiais impulsionam o gradient descent, o XGBoost e as funções que seu computador calcula todos os dias.

Passe pelas dez novidades mais importantes do recém-lançado TensorFlow 2.0 e aprenda a implementar algumas delas.

Visualize parâmetros de treino, métricas, hiperparâmetros ou qualquer estatística da sua rede neural com o TensorBoard!

Aprenda a construir uma rede neural e como treiná-la, avaliá-la e otimizá-la com TensorFlow

Domine o import do Terraform para recursos de nuvem existentes com comandos de CLI e import blocks para colocar legados sob gestão de Infrastructure as Code.

Mergulhe no desenvolvimento orientado a testes (TDD) com nosso tutorial completo de Python. Aprenda a escrever testes robustos antes de codar, com exemplos práticos.

Descubra como o Textacy, uma biblioteca Python, simplifica o pré-processamento de dados de texto para machine learning. Conheça recursos exclusivos como normalização de caracteres e mascaramento de dados, e veja como ele se compara a outras bibliotecas como NLTK e spaCy.

Aprenda os conceitos básicos de threading e como usá-los com a ajuda do Python.

Comece a analisar os dados do Titanic com R e o tidyverse: aprenda a filtrar, ordenar, resumir, transformar e visualizar seus dados com dplyr e ggplot2!

Obtenha dados do Google Trends para termos como "diet" e "gym" e veja como variam ao longo do tempo enquanto aprende sobre tendências e sazonalidade em séries temporais.

Neste tutorial, você vai aprender conceitos básicos de séries temporais e métodos introdutórios de previsão usando planilhas.

Aprenda a fazer fine-tuning do TimeGPT, o primeiro modelo fundamental para séries temporais, para previsão e detecção de anomalias com poucas linhas de código.