Tutoriais de análise de dados

Aprenda a usar a função SQL REPLACE() para localizar e substituir substrings no seu banco de dados. Cobre sintaxe, sensibilidade a maiúsculas/minúsculas, remoção de caracteres, tratamento de NULL e dicas de performance.

Elevar ao quadrado em Python é fácil: use o operador ** nativo ou experimente NumPy, pow(), math.pow(), operadores bitwise e outras funções para soluções mais versáteis.

Domine os operadores de conjunto em SQL: UNION, UNION ALL, INTERSECT e EXCEPT. Aprenda as regras de sintaxe, veja exemplos práticos e entenda quando usar cada operador.

Aprenda a arredondar um número para duas casas decimais em Python usando round(), f-strings, format(), o módulo decimal, NumPy e mais — com uma tabela comparativa de métodos.

Descubra como escrever funções em Python reutilizáveis e eficientes. Domine parâmetros, instruções de retorno e temas avançados como funções lambda. Organize melhor seu código com main() e outras boas práticas.

Aprenda a usar VLOOKUP() no Google Sheets para buscar, encontrar e puxar dados de grandes bases em segundos.

Aprenda a criar e usar tabelas dinâmicas no Google Sheets para resumir, analisar e explorar seus dados.

Aprenda como a distribuição binomial modela múltiplos resultados binários e é usada em áreas como finanças, saúde e machine learning.

Descubra por que o número de Euler está em toda parte — do banco e da biologia ao machine learning e à meteorologia — e como essa constante impulsiona crescimento e mudança contínuos.

Aprenda a extrair e formatar texto por posição ou delimitador usando funções de substring do Excel, como LEFT(), RIGHT(), MID() e outras, com instruções passo a passo.

Aprenda a usar o método pop() do Python para remover elementos de listas e dicionários, inclusive durante a iteração. Saiba evitar erros comuns como IndexError e KeyError.

Remova espaços desnecessários — no início, no fim e entre palavras — para manter os dados claros. Este guia cobre TRIM(), SUBSTITUTE() e CLEAN(), além de dicas práticas para garantir planilhas precisas e fáceis de trabalhar.