Tutorial PyTorch: um guia rápido para você entender agora os fundamentos do PyTorch
O Python está bem estabelecido como a linguagem ideal para ciência de dados e aprendizado de máquina, e isso se deve em parte à biblioteca de ML de código aberto PyTorch. A combinação do PyTorch com ferramentas poderosas de construção de
10 artigos indispensáveis sobre Ciência de Dados para ler no Medium
A plataforma Medium é um dos melhores espaços na internet para estudantes de ciência de dados. Lá, existe uma diversidade enorme de profissionais compartilhando seus conhecimentos em artigos sobre programação, estatística, machine learning e outras áreas relacionadas ao data science. São
5 Passos para criar seu 1º Projeto de Deep Learning com Python e Keras
Keras é uma biblioteca aberta de Deep Learning implementada utilizando TensorFlow para diversas linguagens/plataformas, como Python e R, como foco na sua facilidade para utilização. Ela permite modelar e treinar modelos de redes neurais com poucas linhas de código, como
8 bibliotecas de Deep Learning mais usadas em Python
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Dica de leitura: Python Machine Learning 3ª Edição
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6 truques do Pandas para impulsionar sua análise de dados
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Conheça o PyMove: biblioteca Python para identificação de trajetórias padrões, mineração e análise de dados
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Conheça o livro “Learning Geospatial Analysis with Python”
Nem só de álcool gel e máscara consiste o kit quarentena. Hoje, vamos aproveitar a sexta-feira + quarentena para te indicar um novo livro: Learning Geospatial Analysis with Python: Understand GIS fundamentals and perform remote sensing data analysis using Python
12 bibliotecas do Python para análise de dados espaço-temporais (Parte 2)
Na semana passada, nós publicamos a primeira parte da lista de "12 bibliotecas Python para análise de dados espaço-temporais". Você já leu? Hoje, vamos falar sobre mais seis bibliotecas desse tipo. Acompanhe a segunda parte: 7. OSMnx É uma biblioteca do Python
12 bibliotecas do Python para análise de dados espaço-temporais (Parte 1)
Dados espaço-temporais envolvem a união de duas áreas: séries temporais e Geoestatística. Com esses dados você observa o evento por duas frentes: do ponto de vista temporal e a partir do local em que isso acontece. Uma linha de pesquisa desenvolvida