Data Science Tutorials

Saiba como implementar a recuperação recursiva em sistemas RAG usando o LlamaIndex para melhorar a precisão e a relevância das informações recuperadas, especialmente para grandes coleções de documentos.

Explore como você pode identificar entradas duplicadas no Excel usando a formatação condicional, a fórmula COUNTIF() e o Power Query. Aprenda as práticas recomendadas e solucione problemas.

Este tutorial orienta você pelo Microsoft Fabric, mostrando como configurar, conectar dados, criar pipelines e colaborar - tudo em um guia prático!

Veja como usar VLOOKUP() para extrair dados de outra planilha em sua pasta de trabalho do Excel. Aumente a confiança com exemplos práticos e técnicas de solução de problemas.

Aprimore suas visualizações com os mapas de cores do Matplotlib. Aprenda a escolher o mapa de cores correto, ajustar as classes de cores e solucionar problemas comuns de visualização.

Saiba mais sobre as redes de Kolmogorov-Arnold (KANs), um novo tipo de rede neural com maior capacidade de interpretação e precisão em comparação com os modelos tradicionais.

Saiba mais sobre o Snowflake Cortex AI e como ele pode ser usado para LLMs e aprendizado de máquina.

Saiba o que é decodificação especulativa, como ela funciona, quando usá-la e como implementá-la usando modelos Gemma2.

Saiba como atualizar várias colunas no SQL usando uma única consulta para aumentar a eficiência. Explore técnicas e exemplos práticos avançados, incluindo atualizações de uma única linha e atualizações de várias linhas.

Explore como funciona a pesquisa linear e por que ela é ideal para conjuntos de dados pequenos e não classificados. Descubra implementações simples em Python, incluindo métodos iterativos e recursivos, e saiba quando escolher a pesquisa linear em vez de outros algoritmos.

Um guia para você entender e implementar o algoritmo de pesquisa A* em Python. Veja como você pode criar soluções eficientes para problemas complexos de pesquisa com exemplos práticos de código. Aprenda estratégias de otimização usadas em ambientes de produção.

Uma alternativa leve e sem daemon ao Docker Desktop que simplifica o gerenciamento de contêineres, permitindo treinamento, avaliação e implantação rápidos de modelos de aprendizado de máquina.