Ferramentas essenciais do VSCode ao Docker, Git, Quarto, Jupyter e Mutagen
Alboukadel Kassambara, 2025-03-09, in Ferramentas
Explore the wide range of tools available for data science workflows. This section covers topics from Visual Studio Code, Docker, Git, Quarto, Jupyter and Mutagen.
Tutoriais abrangentes para ciência de dados e desenvolvimento de software
Alboukadel Kassambara, 2024-02-18, in Programação
Explore nossa extensa coleção de tutoriais de programação, desde tópicos básicos até técnicas avançadas. Aprenda Python, R e interoperabilidade entre linguagens, além de práticas recomendadas…
Comparando o treinamento, a avaliação e a previsão de modelos de ML em R e Python
Alboukadel Kassambara, 2024-02-13, in Programação
Compare fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em R e Python, examinando tidymodels em R versus scikit-learn em Python. Este tutorial fornece exemplos lado a lado para treinamento, avaliação e…
Uma porta de entrada para a ciência de dados em dois idiomas
Explore guias abrangentes e comparações lado a lado projetados para ajudá-lo na transição entre Python e R. Seja você um usuário de R migrando para Python ou trabalhando em um ambiente multilíngue…
Um guia prático para usuários de R adotarem Python
Este tutorial ajuda os usuários de R a fazer a transição para Python, destacando funcionalidades e fluxos de trabalho equivalentes. Por meio de exemplos lado a lado em manipulação, visualização e…
Integrando Python ao R com reticulate – Guia expandido
Alboukadel Kassambara, 2024-02-12, in Programação
Aprenda a integrar Python ao R usando o pacote reticulate. Este tutorial ampliado demonstra como executar código Python a partir do R, importar bibliotecas Python, transferir dados entre linguagens…
Uma análise comparativa dos processos de ciência de dados
Compare e contraste fluxos de trabalho de ciência de dados usando Python e R. Este tutorial explora os pontos fortes e as limitações de cada ecossistema em importação, limpeza, modelagem e…
Aproveitando várias linguagens para fluxos de trabalho ideais
Explore como integrar e comparar fluxos de trabalho de ciência de dados em diferentes linguagens de programação. Esta seção destaca técnicas de interoperabilidade entre Python e R, comparações de…
Construindo, diagnosticando e aprimorando modelos de regressão
Alboukadel Kassambara, 2024-02-10, in Programação
Aprenda a realizar modelagem linear e linear generalizada no R usando lm() e glm(). Este tutorial expandido abrange ajuste de modelos, diagnósticos, interpretação e técnicas avançadas, como termos…
Transforme e resuma dados com dplyr no R
Aprenda a manipular e transformar dados com eficiência usando dplyr. Este tutorial abrange funções essenciais, como filter(), select(), mutate(), group_by() e summarize(), para otimizar suas tarefas…
Um tutorial aprofundado sobre dplyr, tidyr e ggplot2
Aprenda a aproveitar o poder do tidyverse para ciência de dados. Este tutorial oferece uma visão aprofundada do dplyr para manipulação de dados, tidyr para organização de dados e ggplot2 para…
Guia passo a passo para criar e personalizar gráficos no R
Aprenda a criar e personalizar visualizações de dados de alta qualidade usando ggplot2 no R. Este tutorial abrange os conceitos básicos da sintaxe ggplot2, a construção de diferentes tipos de…
Um recurso abrangente para usuários de R
Explore o mundo da programação em R na Datonovia. Esta seção aborda tópicos essenciais para usuários iniciantes e avançados, incluindo noções básicas de R, técnicas avançadas, aplicativos de ciência…
Transforme, visualize e modele dados usando R
Explore o mundo da ciência de dados em R por meio de tópicos essenciais, incluindo a organização de dados com dplyr, a visualização de dados com ggplot2 e a modelagem estatística com lm() e glm().…
Construa e avalie modelos simples de ML em Python
Alboukadel Kassambara, 2024-02-07, in Programação
Aprenda a construir e avaliar modelos simples de aprendizado de máquina usando o Scikit-Learn em Python. Este tutorial fornece exemplos práticos e técnicas para treinamento, previsão e avaliação de…
Importação, limpeza e manipulação de dados para Ciência de Dados
Aprenda a importar, limpar e manipular dados com eficiência usando Pandas em Python. Este tutorial demonstra técnicas práticas para manipulação de dados em um fluxo de trabalho de ciência de dados.
Técnicas avançadas de visualização em Python
Explore técnicas avançadas de visualização de dados usando Seaborn em Python. Este tutorial abrange plotagem complexa, personalização e visualizações estatísticas adaptadas para fluxos de trabalho…
Criação de gráficos e tabelas dinâmicos em Python
Aprenda a criar vários gráficos e tabelas usando o Matplotlib em Python. Este tutorial aborda técnicas essenciais de plotagem, opções de personalização e práticas recomendadas para uma visualização…
Organização de dados, visualização e aprendizado de máquina
Explore tutoriais essenciais em ciência de dados Python. Saiba como manipular dados com o Pandas, criar visualizações atraentes com o Matplotlib e o Seaborn e criar modelos de aprendizado de máquina…
Comparando casos de uso, vantagens e aplicações
Alboukadel Kassambara, 2024-02-01, in Programação
Explore um guia comparativo sobre Python e R, examinando seus pontos fortes, casos de uso e diferenças técnicas para ajudá-lo a decidir qual linguagem melhor se adapta às suas necessidades de…
