Data Science Tutorials

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

Saiba como instalar e configurar sua conta do AWS pela primeira vez com este tutorial abrangente. Descubra as configurações essenciais, as práticas recomendadas de segurança e como aproveitar os serviços da AWS para análise de dados e machine learning.

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 IN permite que você filtre os resultados da consulta para incluir apenas as linhas que atendem às condições especificadas. Explore todo o seu potencial e suas alternativas.

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

Aprimore suas habilidades em SQL com o operador SQL PIVOT. Você aprenderá a converter linhas em colunas para criar tabelas dinâmicas no SQL Server e no Oracle.

Este artigo apresenta um guia prático para a implementação do TNT-LLM, uma estrutura que automatiza a geração de taxonomia e a classificação de textos usando LLMs, demonstrada por meio de um exemplo de agrupamento de artigos de notícias com GPT-4 e LangGraph.

Este artigo compara o desempenho de modelos de linguagem grandes tradicionais e sem MatMul em termos de velocidade e uso de memória.

Conheça os principais recursos e as práticas recomendadas do Azure Monitor para otimizar o uso de recursos e os custos, garantir a conformidade e resolver problemas de desempenho ou segurança.

Desbloqueie todo o potencial dos LLMs (Large Language Models) com o nosso guia sobre o prompting CoT (Chain-of-Thought). Saiba como aprimorar as habilidades de raciocínio e resolução de problemas dos LLMs.

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.

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.