O que é MLOps?
MLOps é a prática de integrar e automatizar Machine Learning no ciclo de vida do desenvolvimento de software para melhorar a eficiência e eficácia.
Prática: Árvores de Decisão
Código em Python de como construir Árvores de Decisão, a base para algoritmos avançados que se equiparam (e muitas vezes superam) as Redes Neurais.
Spark: Estrutura do Dataframe e as Transformações
Continuando nossos artigos sobre Spark, hoje vamos entender como ele processa os DataFrames e datasets pelos seus internals. Espero que os ajude!
Anaconda – Introdução e Instalação
Entenda o que é e para que serve o pacote de ferramentas Anaconda, como instalar e como ele pode facilitar a vida dos iniciantes em Data Science.
Prática: Regressão Logística para Classificação
Iremos criar com código em Python um dos modelos de Classificação mais utilizados da atualidade, base de muitas Redes Neurais profundas: a Regressão Logística.
Medidas de Performance: Modelos de Classificação
Conheça de forma super didática as métricas e técnicas de avaliação de performance que podem ser aplicadas a qualquer de modelo de ML de Classificação.
Jupyter Notebooks: Dicas de Formatação
Aprenda como formatar seus Jupyter Notebooks de maneira mais avançada, com HTML, CSS e JavaScript, e tenha à mão sempre uma referência para isso.
Prática: Regressão Linear, com código em Python
Acompanhe conosco o processo de modelagem e o código Python de uma Regressão Linear, um dos modelos de Machine Learning mais usados do mundo.
Cheat Sheet: “Type Hints” e mypy
Conheça esta Cheat Sheet traduzida do mypy com tudo o que você precisa para nunca mais errar ao usar Type Hints e Function Annotations no Python.
Python tipado? “Type Hints” e “Function Annotations”
Entenda um pouco mais sobre as Function Annotations e Type Hints do Python e saiba como tirar vantages de uma linguagem tipada mesmo usando Python.