Data Science Tutorials

Descubra como o mascaramento de dados protege informações confidenciais e, ao mesmo tempo, mantém o realismo dos dados para desenvolvimento, testes e análises. Descubra técnicas, melhores práticas e muito mais.

Aprenda a atualizar suas tabelas dinâmicas manualmente, com atalhos de teclado ou automaticamente no Excel e no Google Sheets.

Use o Docling para transformar PDFs bagunçados em dados organizados e pesquisáveis. Integre o LangGraph para raciocínio aumentado por recuperação e o Streamlit para um front-end interativo. Crie, teste e implemente um aplicativo local de inteligência documental que parece o seu próprio chatGPT particular para documentos.

Entenda os princípios básicos da arquitetura Zero Trust e como ela muda a segurança cibernética das empresas. Aprenda como implementar o ZTA para proteger usuários, aplicativos e infraestrutura no mundo híbrido atual, onde a nuvem é prioridade.

O balanceamento de carga mantém os aplicativos modernos rápidos, disponíveis e escaláveis, distribuindo o trabalho entre os servidores. Este artigo explica como funciona, por que é importante e quais são as vantagens e desvantagens.

Aprenda a usar os hooks do Git pra automatizar tarefas, garantir que os padrões de código sejam seguidos e proteger seu fluxo de trabalho com hooks pré-confirmação, pré-envio e do lado do servidor.

Aprenda a usar o Gemini 2.5 Computer Use para criar um agente de busca de emprego com inteligência artificial. Este tutorial prático mostra como automatizar navegadores com o Playwright e o Streamlit, sem precisar de APIs.

Aprenda a calcular e entender a chance de vários eventos acontecerem ao mesmo tempo. Descubra aplicações práticas em modelagem preditiva, avaliação de riscos e machine learning que resolvem desafios complexos da ciência de dados.

Um guia prático para chamar funções GPT-5: de funções JSON-schema a ferramentas de formato livre, restrições Lark/CFG, preâmbulos e listas de permissões de ferramentas.

Aprenda os fundamentos matemáticos dos escores z, explore métodos práticos de cálculo e descubra aplicações em estatística e ciência de dados.

Conte rápido em Python, valide dados e evite erros comuns com Counter, count() e pandas.

Aprenda o que é Python pandas .apply e como usá-lo para DataFrame. Aprenda hoje mesmo a iterar sobre DataFrames usando a função .apply()!