Data Science Tutorials

Descubra o poder da média geométrica em finanças, biologia e ciência de dados. Saiba como calculá-lo, quando usá-lo e por que ele é útil para analisar as taxas de crescimento.

Saiba como criar aplicativos de IA locais seguros que protegem seus dados confidenciais usando uma estrutura de automação com pouco ou nenhum código.

Obtenha instruções passo a passo sobre como configurar e executar o Llama 3.2 1B em seu dispositivo Android usando a estrutura do Torchchat.

Você está pronto para começar a usar o dbt e levar a modelagem de dados para o próximo nível? Este tutorial prático aborda as técnicas essenciais e os padrões de projeto para ajudar você a criar data warehouses intuitivos e de alta qualidade com o dbt.

Saiba como usar o Runway Act-One por meio da interface da Web e de sua API e descubra como combiná-lo com o Runway Gen3-Alpha.

Saiba como prever o vencedor da eleição presidencial de 2024 nos EUA usando Python, aprendizado de máquina e dados do FiveThirtyEight e da Comissão Eleitoral Federal.

Aprenda a modelar e resolver problemas de otimização usando o Pyomo, uma biblioteca Python avançada. Explore exemplos práticos de otimização linear e não linear!

Saiba como agilizar suas avaliações de LLM com o MLflow. Este guia aborda a configuração do MLflow, as métricas de registro, o rastreamento de versões de experimentos e a comparação de modelos para que você tome decisões informadas para otimizar o desempenho do LLM!

Explore os diferentes métodos para filtrar e remover permanentemente as linhas duplicadas usando SQL. Aprenda as aplicações práticas de como remover duplicatas no SQL Server, MySQL e PostgreSQL.

Descubra o impacto da multicolinearidade nos modelos de regressão. Descubra técnicas para detectar multicolinearidade e manter a confiabilidade do modelo. Saiba como lidar com a multicolinearidade com soluções práticas.

Descubra como importar dados para o R, incluindo CSV, JSON, Excel, HTML, bancos de dados, SAS, SPSS, Matlab e outros arquivos usando os pacotes populares do R.

Determine se há uma diferença significativa entre as médias dos dois grupos usando t.test() no R.