Tutoriais de Ciência de Dados

Saiba como configurar um repositório Git com o git init, conectar-se a um controle remoto, definir configurações e solucionar problemas comuns - tudo em um guia amigável para iniciantes.

Saiba como criar um servidor MCP usando o protocolo de contexto de modelo do Anthropic para conectar o Claude ao GitHub e ao Notion.

Transpor dados no Excel usando o recurso Colar especial, a função TRANSPOSE() ou o Power Query. Saiba como alternar linhas para colunas, colunas para linhas e tabelas inteiras.

Saiba como instalar, configurar e executar o Gemma 3 localmente com o Ollama e criar um assistente de arquivos simples em seu próprio dispositivo.

Este guia prático orienta você na configuração, no gerenciamento e na otimização do Amazon Aurora, com insights sobre ajuste de desempenho, segurança e gerenciamento de custos.

Aprenda a sincronizar arquivos locais com o Amazon S3 usando a CLI do AWS. Este tutorial prático orienta você na instalação, nas operações básicas, nas opções avançadas e nas estratégias de backup para dominar a sincronização de arquivos entre o seu ambiente local e a nuvem do AWS.

Saiba o que é teste de unidade, por que ele é importante e como você pode implementá-lo com a ajuda do Python.

Aprenda vários comandos e ferramentas para mesclar duas ramificações e resolver conflitos no Git, uma habilidade essencial para cientistas de dados.

Saiba como usar o Snowflake Cortex AI para processamento de texto. Explore seus principais recursos e mostre alguns exemplos de como usar o Cortex AI para analisar e entender rapidamente o texto.

Aprenda a usar a API de OCR da Mistral com Python para extrair texto e imagens de documentos e integrar recursos de OCR em aplicativos.

Saiba como a função de ativação softmax transforma logits em probabilidades para classificação multiclasse. Compare softmax vs sigmoid e implemente em Python com TensorFlow e PyTorch.

Este guia explica como excluir ramificações no Git, local e remotamente, seguindo as práticas recomendadas para evitar a perda acidental de dados.