Se você trabalha com análise de dados em Python, já deve conhecer o Pandas, uma das bibliotecas mais poderosas e versáteis para manipulação de dados. No entanto, além das funções básicas, o Pandas oferece técnicas avançadas que podem elevar sua produtividade e eficiência. Neste post, vamos explorar 10 técnicas avançadas de manipulação com Pandas que todo analista de […]
No mundo do Machine Learning e da estatística, nos deparamos frequentemente com os termos “modelos paramétricos” e “modelos não paramétricos”. Entender a diferença entre eles é importante para escolher o modelo certo para um determinado problema. Ambos têm suas vantagens e limitações, vamos desmistificar os conceitos, mostrar exemplos e destacar suas aplicações práticas. O que
No universo do aprendizado de máquina (machine learning), existem diversas abordagens para ensinar máquinas a aprender com dados. Duas das principais metodologias são o aprendizado baseado em instâncias e o aprendizado baseado em modelos. Embora ambas tenham o mesmo objetivo — fazer previsões ou tomar decisões com base em dados —, elas funcionam de maneiras bastante diferentes. Vamos
A preparação dos dados é um dos fatores mais importantes para o sucesso de qualquer projeto de machine learning. Mesmo os algoritmos mais avançados podem falhar se os dados utilizados forem inconsistentes, incompletos ou mal preparados, modelos poderosos não podem compensar dados ruins, e uma preparação adequada pode melhorar significativamente o desempenho e a precisão.
O clustering é uma das técnicas mais populares de aprendizado de máquina não supervisionado. Ele permite agrupar dados em diferentes categorias com base em similaridades. Entre os algoritmos de clustering, o K-Means é um dos mais amplamente utilizados devido à sua simplicidade e eficácia. Neste tutorial, vamos explorar como implementar o K-Means Clustering do zero
Se você está se preparando para uma entrevista de ciência de dados, sabe que o mercado está mais competitivo que os anos anteriores. As empresas buscam profissionais capazes de explorar seus dados, resolver problemas complexos e criar soluções inovadoras. Para se destacar, é necessário ir além do básico e entender o que realmente importa para
Neste tutorial, implementaremos um agente simples capaz de receber perguntas através de uma interface no streamlit e fornecer respostas interagindo diretamente com dados armazenados em arquivos CSV ou pandas DataFrame. Ao combinar a capacidade de processamento de linguagem natural dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) com a flexibilidade da biblioteca Python Pandas, construiremos um chatbot
Os Large Language Models (LLMs) revolucionaram o campo de Processamento de Linguagem Natural (NLP) com capacidades impressionantes de geração de texto, entendimento de contexto e tomada de decisão automatizada. A evolução dessas tecnologias culminou na criação dos agents, sistemas capazes de interagir e tomar decisões de maneira autônoma. Neste post, vamos fazer uma introdução aos
Quando começamos a trabalhar com machine learning, é comum pensar que, quanto mais dados tivermos, melhor será o resultado do nosso modelo. No entanto, isso nem sempre é verdade. A escolha adequada das features (ou atributos) pode fazer uma diferença enorme na performance de um modelo. Mas o que são exatamente essas features? O que
Entenda definitivamente o label encoding, como ele transforma variáveis categóricas em números, suas aplicações práticas com Python, e a comparação de desempenho com outros métodos como one-hot encoding em modelos de machine learning.
