Tutoriais de Ciência de Dados

Saiba como o Python gerencia automaticamente a memória com contagem de referência e coleta de lixo geracional e entenda como controlar manualmente a coleta de lixo usando o módulo gc.

Descubra o GitHub Codespaces, o ambiente de desenvolvimento que permite que você escreva, execute e implante seu código em qualquer lugar.

Explore como a distância euclidiana une a geometria antiga e os algoritmos modernos, com exemplos de codificação em Python e R, e aprenda sobre suas aplicações em ciência de dados, aprendizado de máquina e análise espacial.

Saiba como a curva AUC-ROC avalia os modelos de classificação binária, concentrando-se no desempenho entre os limites, especialmente em conjuntos de dados desequilibrados. Use as bibliotecas do Python para calcular os valores de AUC e comparar os classificadores em um fluxo de trabalho.

Uma média winsorizada reduz a influência de outliers limitando os valores extremos a percentis específicos, preservando a estrutura geral do conjunto de dados. Continue lendo para saber como calcular a média winsorizada usando Python para praticar.

Os vetores e valores próprios são essenciais para entender as transformações lineares. Este artigo aborda sua interpretação geométrica, cálculo matemático e importância no aprendizado de máquina.

Saiba como o UPDATE com JOIN no SQL simplifica as atualizações entre tabelas no SQL Server. Entenda como INNER JOIN e LEFT JOIN diferem em casos de uso específicos e explore alternativas usando subconsultas ou a instrução MERGE.

Aprenda a técnica de otimização Adagrad, incluindo seus principais benefícios, limitações, implementação no PyTorch e casos de uso para otimizar modelos de aprendizado de máquina.

Saiba como usar o Pixtral 12B da Mistral de forma interativa via Le Chat ou de forma programática por meio da API disponível em La Plateforme.

O Isolation Forest é um algoritmo de aprendizado de máquina não supervisionado que identifica anomalias ou outliers nos dados, isolando-os por meio de um processo de particionamento aleatório em uma coleção de árvores de decisão.

Saiba como usar o Flux AI para gerar imagens e explorar os recursos, aplicativos e casos de uso de cada modelo da família Flux: Flux Pro, Flux Dev e Flux Schnell.

Este tutorial ensina você a criar, gerenciar e usar as filas do Amazon SQS para criar aplicativos distribuídos escalonáveis no AWS, com exemplos práticos usando o console e a CLI.