Tutoriais de Ciência de Dados

Entenda o que é o Perplexity Computer, como seus subagentes paralelos funcionam, quanto os créditos realmente custam em um teste prático e onde Pro e Max se encaixam em fluxos reais de pesquisa.

Crie um agente de IA com Kimi K2.6, Olostep e o OpenAI Agents SDK que lê seu currículo, encontra vagas ativas, corta o ruído e diz exatamente onde se candidatar.

Aprenda a executar o modelo completo DeepSeek V4 Flash em uma única GPU usando uma build modificada do llama.cpp e um arquivo GGUF compatível neste tutorial prático.

Personalize o Claude Code no terminal com permissões, CLAUDE.md, plan mode, /loop, hooks, /voice e acompanhamento de custos. Sete upgrades que se pagam rápido.

Um guia passo a passo para configurar pgAdmin 4 e PostgreSQL com Docker Compose, cobrindo a configuração dos contêineres, o registro do servidor e os recursos centrais do pgAdmin, como o Query Tool, o navegador de esquemas e backup/restauração.

O método de Newton é um algoritmo iterativo de busca de raízes que usa aproximações por retas tangentes para chegar à solução de equações sem resposta em forma fechada.

Este guia mostra abordagens seguras com fórmulas e opções de mesclagem visual para você formatar planilhas sem comprometer seus dados.

Entenda o que é uma função objetivo, como ela funciona em otimização e machine learning, e como defini-la e interpretá-la com exemplos reais.

Um guia com as verificações proativas essenciais em replicação, performance e backup para manter sua plataforma de dados robusta e confiável.

Aprenda como subconsultas correlacionadas fazem comparações linha a linha em SQL. Descubra casos de uso e como elas diferem de JOINs, funções de janela ou subconsultas não correlacionadas.

Aprenda a usar a função SQL RANK() para atribuir classificações às linhas, lidar com empates e compará-la com DENSE_RANK() e ROW_NUMBER().

Um guia prático sobre o teste de Kruskal-Wallis — o que é, como funciona, quando usar no lugar do ANOVA e como rodar e interpretar em Python e R.