Data Science Tutorials

Descubra todos os novos recursos e alterações feitos na atualização do NumPy 2.0.

Explore como a função LAG() permite que você acesse as linhas anteriores do conjunto de dados, possibilitando a análise de séries temporais e comparações de observações sequenciais.

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.

Aprenda a aplicação da função SQL REPLACE() na manipulação de texto. Compreender o uso da função REPLACE() na limpeza de dados e no gerenciamento de bancos de dados.

Descubra três técnicas simples para arredondar números em Python: usando math.ceil() do módulo math, usando o módulo decimal e o NumPy.

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.

Aprenda a converter modelos técnicos em interfaces de usuário interativas com o Gradio em Python.

Explore o Cohere Command R+ on-line e localmente, conheça os recursos exclusivos da API Python do Cohere e crie um agente de IA em várias etapas usando LangChain e Cohere.

Aprenda sobre o gerenciamento de memória em Python com técnicas avançadas para codificar classes eficientes em termos de memória. Explore exercícios práticos para um desempenho ideal.

Este tutorial guia você pelos principais recursos e aplicativos práticos do DuckDB, incluindo a criação de tabelas, a realização de análises de dados, a criação de um aplicativo RAG e o uso de um mecanismo de consulta SQL com o LLM.

Criamos modelos de dados formatando dados, criando relacionamentos, usando o Power Query e aproveitando o Power Pivot para integração e análise de dados perfeitas.

Conheça os conceitos básicos de PyTorch e entenda em detalhes o funcionamento das redes neurais. Comece a usar o PyTorch hoje mesmo.