Data Science Tutorials

Saiba como instalar e configurar o Azure com este guia para iniciantes. Siga as etapas fáceis para navegar no portal do Azure, criar recursos e gerenciar seus serviços de nuvem.

O prompting de poucos disparos é uma técnica na qual um modelo de IA recebe alguns exemplos de uma tarefa para aprender antes de gerar uma resposta, usando esses exemplos para melhorar seu desempenho em tarefas semelhantes.

O encadeamento de prompts é uma técnica que envolve a divisão de uma tarefa complexa em uma série de prompts menores e interconectados, em que o resultado de um prompt serve como entrada para o próximo, orientando o LLM por meio de um processo de raciocínio estruturado.

Saiba como instalar e configurar sua conta do AWS pela primeira vez com este tutorial abrangente. Descubra as configurações essenciais, as práticas recomendadas de segurança e como aproveitar os serviços da AWS para análise de dados e machine learning.

Saiba como classificar dados no Excel com as funções RANK(), RANK.EQ() e RANK.AVG(). Entenda suas diferenças, aplicações e dicas para uma análise de dados precisa.

Aprenda a calcular e aplicar a Manhattan Distance com exemplos de codificação em Python e R e explore seu uso em machine learning e pathfinding.

O operador SQL BETWEEN ajuda a filtrar valores dentro de intervalos específicos, permitindo uma análise eficiente dos dados. Descubra suas diversas aplicações e todo o seu potencial.

Descubra as diferenças de saída e desempenho entre UNION e UNION ALL: O UNION remove as duplicatas, enquanto o UNION ALL as inclui.

Aprimore suas habilidades em SQL com o operador SQL PIVOT. Você aprenderá a converter linhas em colunas para criar tabelas dinâmicas no SQL Server e no Oracle.

Saiba como usar o operador SQL EXISTS() para avaliação e filtragem de subconsultas, com exemplos, práticas recomendadas e dicas para otimizar suas consultas.

Aprenda a aplicar a cláusula SQL LIMIT para filtrar dados. Dominar o uso da cláusula LIMIT em bancos de dados PostgreSQL e MySQL.

A complexidade de tempo é a medida de como o tempo de execução de um algoritmo é dimensionado com o tamanho da entrada, geralmente expressa usando a notação Big-O, que fornece um limite superior para o pior cenário possível.