Tutoriais de Ciência de Dados

Neste tutorial, você aprenderá a instalar o PostgreSQL em dois sistemas operacionais diferentes - Windows e Mac.

Descubra o que significa cardinalidade e como ela afeta o processamento de dados, a análise e o aprendizado de máquina. Aprenda sobre estratégias e técnicas práticas para gerenciar a alta cardinalidade, desde o pré-processamento de dados até ferramentas avançadas de otimização.

Descubra os fundamentos dos produtos cartesianos no SQL. Saiba quando e como usá-los de forma eficaz e explore as práticas recomendadas para otimizar o desempenho.

Descubra como aproveitar o SQL do Databricks para fazer análises de dados, consultas e business intelligence eficientes com exemplos práticos e práticas recomendadas.

Saiba como usar o UV, o gerenciador de pacotes Python mais rápido em 2025. Descubra o gerenciamento de dependências 10x mais rápido, os ambientes virtuais e a migração perfeita de pip, Poetry e Conda.

Entenda como as visualizações materializadas melhoram o desempenho das consultas em bancos de dados SQL. Conheça as limitações e as práticas recomendadas das visualizações materializadas em diferentes bancos de dados.

Saiba como configurar e executar o vLLM (Virtual Large Language Model) localmente usando o Docker e na nuvem usando o Google Cloud.

Explore os fundamentos da eigendecomposição e suas aplicações em ciência de dados e aprendizado de máquina.

Saiba como criar um verificador de lição de casa usando o modelo Phi-4 da Microsoft, que valida soluções, fornece correções detalhadas e sugere alternativas elegantes.

Aprenda técnicas passo a passo para lidar com INDEX MATCH com vários critérios no Excel. Inclua colunas auxiliares para simplificar suas pesquisas ou aplique fórmulas de matriz para obter dados complexos.

Saiba como otimizar seu fluxo de trabalho de codificação usando o aplicativo de desktop ChatGPT, com foco na integração com o VS Code, o terminal e o Xcode.

Saiba como alinhar grandes modelos de linguagem com as preferências do usuário usando o ajuste fino de preferências da OpenAI e a otimização direta de preferências.