Data Science Tutorials

Construiește un flux de reparare CI pe GitHub cu DeepSeek Superagent, apoi folosește modul observe, pytest, date de holdout și revizuire umană pentru a verifica o corecție în pandas.

Construiește un agent Python cu Gemini 4 Argon, function calling și profilare, apoi verifică-i patch-urile cu teste ascunse, benchmark-uri și costul API.

Un ghid pas cu pas despre cum funcționează arhitectura transformer, de la self-attention la LLM-urile doar cu decoder construite pe ea.

Află cum Mercury 3 folosește generarea bazată pe difuzie pentru a construi un asistent de analiză a incidentelor, a vizualiza stările de rafinare și a compara efortul de raționare scăzut vs. ridicat.

Învață pandas de la instalare la analiză, cu fiecare exemplu testat pe pandas 3.1.

Învață PySpark cu cod rulabil: configurează PySpark 4.3, selectează, filtrează, grupează și unește DataFrame-uri, interoghează cu Spark SQL și segmentează clienți cu pyspark.ml.

Folosește Meta Muse Wonder și API-ul web Olostep pentru a verifica afirmații medicale, a explica raționamentul și a arăta sursele dovezilor.

Un ghid practic de configurare Meta Muse pentru începători. Învață cum să setezi permisiunile, să conectezi uneltele, să definești o sarcină pe care agentul chiar o poate termina și să citești jurnalul Activity ca să știi ce a făcut înainte să ai încredere în rezultat.

Un model autoregresiv prezice valorile viitoare ale unei serii temporale din propriul trecut. Învață cum să îl potrivești în Python cu statsmodels, să alegi ordinul întârzierii cu PACF și AIC/BIC și să îl compari cu MA și ARIMA.

Un tutorial despre Azure Pricing Calculator: cum îl folosești, bune practici și greșeli de evitat.

Află cum ARIMAX extinde ARIMA cu predictori externi, înțelege-i parametrii și presupunerile și construiește un model de prognoză în Python cu statsmodels.

Află cum combină SARIMAX modelarea seriilor sezoniere cu predictori externi. Înțelege parametrii, vezi cum diferă de ARIMA și SARIMA și construiește un model de prognoză în Python.