Tutoriais de Ciência de Dados

Saiba como implementar o chunking tardio com o Jina AI para melhorar a preservação do contexto e a precisão da recuperação em aplicativos RAG.

Entenda como usar expressões de tabela comuns para simplificar consultas complexas e melhorar a legibilidade. Aprenda a diferença entre CTEs não recursivos e recursivos.

Aprenda os primeiros princípios da otimização da política proximal, incluindo sua implementação no PyTorch com o Gymnasium!

Saiba como detectar multicolinearidade em modelos de regressão usando o fator de inflação de variância (VIF), uma ferramenta de diagnóstico importante. Este tutorial explica como o VIF é calculado, como interpretar seus valores e as técnicas para lidar com o VIF alto para melhorar a confiabilidade da modelagem de regressão.

Descubra como os gráficos Q-Q são um método visual útil para avaliar a normalidade. Compare os dados observados com uma distribuição teórica, como a distribuição normal, para destacar os desvios. Aprenda a diagnosticar o ajuste do modelo.

Saiba como configurar o PostgreSQL no macOS usando o Homebrew, um conveniente gerenciador de pacotes. Siga as instruções passo a passo para instalar, configurar e iniciar os serviços do PostgreSQL.

Saiba como corrigir o SettingWithCopyWarning do Pandas: Um valor está tentando ser definido em uma cópia de uma fatia de um DataFrame.

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.

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.

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.