Data Science Tutorials

Saiba como manter as linhas e colunas importantes visíveis enquanto você rola a tela no Excel. Expliquei o Freeze Panes passo a passo, com dicas para resolver problemas cotidianos e melhorar seu fluxo de trabalho.

Descubra como começar a usar o AWS MSK, um serviço Kafka gerenciado, neste guia para iniciantes repleto de dicas práticas e uma comparação das principais alternativas.

Saiba mais sobre o Codestral 25.01 da Mistral, incluindo seus recursos, benchmarks e como configurá-lo no VS Code para assistência de código.

Saiba como a primeira forma normal (1NF) pode aprimorar o design do seu banco de dados ao impor a atomicidade em suas tabelas.

Descubra a importância da modelagem multinível na análise de estruturas de dados hierárquicos. Saiba como levar em conta a variabilidade dentro e entre grupos usando efeitos fixos e aleatórios. Aplique esses conceitos para descobrir percepções mais profundas em áreas como educação, saúde e ciências sociais.

Saiba mais sobre o GitOps, sua importância, várias abordagens e como integrá-lo a um projeto de IA.

Descubra a importância da redução de dimensionalidade, suas técnicas e como aplicá-las a conjuntos de dados de imagens, visualizando e comparando dados em espaços de dimensões menores.

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.

Saiba como simplificar a criação de agentes de IA com a nova biblioteca Python da Hugging Face, smolagents, e acompanhe um projeto de demonstração para vê-lo em ação.

Aprenda a construir e implementar redes neurais convolucionais (CNNs) em Python com a Tensorflow Framework 2

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.