Tutoriais de Ciência de Dados

Aprenda sobre a formatação de strings em Python.

Aprenda tudo o que você precisa saber sobre a geração de dados sintéticos. Descubra as técnicas e ferramentas que tornam os dados sintéticos essenciais para IA e aprendizado de máquina com exemplos práticos de código Python para ajudar você a começar!

Aprenda a criar chatbots de IA com Streamlit, LangChain e Neo4j. Este tutorial aborda a criação de UIs para aplicativos LLM, a implementação do RAG e a implantação no Streamlit Cloud.

Descubra as principais diferenças, aplicações e implementação da normalização e padronização no pré-processamento de dados para aprendizado de máquina.

Descubra a nova série LLM da Microsoft e aumente a precisão do seu modelo de 65% para 86% fazendo o ajuste fino no conjunto de dados de classificação de comércio eletrônico.

Saiba como criar aplicativos de IA em tempo real com a API em tempo real da OpenAI. Este tutorial aborda WebSockets, configuração do Node.js, mensagens de texto/áudio, chamadas de função e implantação de uma demonstração do assistente de voz React.

A função SUMMARIZE() do DAX cria tabelas de resumo agrupando dados e aplicando funções de agregação em ferramentas como o Power BI e o Excel Power Pivot. Continue lendo para saber como usar DAX SUMMARIZE() para agrupar e agregar seus dados e obter boas percepções.

Descubra como o WHERE filtra dados em nível de linha em consultas SQL, enquanto o HAVING filtra dados agrupados após a agregação, e domine seus usos distintos em consultas SQL.

Aprenda o RAG especulativo, uma técnica que aprimora o RAG por meio de um processo de elaboração e verificação em duas etapas, e aplique suas habilidades com uma implementação prática usando Hugging Face Transformers.

Entenda a ordem de execução do SQL e como ela difere da ordem de escrita. Escreva consultas precisas e otimizadas para melhorar o desempenho e evite erros comuns no design de consultas.

Saiba como funciona a inteligência de enxame implementando a otimização de colônia de formigas (ACO), a otimização de enxame de partículas (PSO) e a colônia de abelhas artificiais (ABC) usando Python.

Saiba como usar o modelo de visão Llama 3.2 11B com o Gradio para criar um aplicativo da Web multimodal que funciona como um assistente de suporte ao cliente.