Tutoriais de Ciência de Dados
A Ciência de Dados oferece um currículo abrangente para aspirantes a cientistas e analistas de dados. Nossos tutoriais cobrem análise estatística, machine learning e visualização de dados, adequados tanto para iniciantes quanto para alunos intermediários. Através de laboratórios interativos e exercícios práticos de codificação, você obterá experiência prática com conjuntos de dados do mundo real. Nosso playground de ciência de dados permite que você aplique suas habilidades em um ambiente online dinâmico.
Outras Árvores de Habilidades
LinuxDevOpsCibersegurançaKali LinuxDevOps EngineerCybersecurity EngineerBanco de DadosRed Hat Enterprise LinuxCompTIADockerKubernetesPythonGitShellNmapWiresharkHydraJavaSQLitePostgreSQLMySQLRedisMongoDBGolangC++CJenkinsAnsiblePandasNumPyscikit-learnMatplotlibDesenvolvimento WebHTMLCSSJavaScriptReact
Criação de Subplots no Matplotlib
Neste laboratório, você aprenderá a criar e personalizar múltiplos subplots em uma única figura usando Matplotlib, uma poderosa biblioteca de plotagem em Python. Você praticará a criação de subplots, a plotagem de dados neles e o ajuste de layouts.
Matplotlib
Arrays Estruturados no NumPy
Neste laboratório, aprenderemos sobre arrays estruturados no NumPy. Arrays estruturados são ndarrays cujo tipo de dado é uma composição de tipos de dados mais simples organizados como uma sequência de campos nomeados. Eles são úteis para trabalhar com dados estruturados, como dados tabulares, onde cada campo representa um atributo diferente dos dados.
NumPyPython
Funções Universais do NumPy
Neste laboratório, exploraremos os conceitos básicos das Funções Universais (ufuncs) do NumPy. Ufuncs são funções que operam em ndarrays de forma elemento a elemento, suportando broadcasting de arrays, type casting e outros recursos padrão. Aprenderemos sobre os diferentes métodos de ufuncs, regras de broadcasting, regras de type casting e como sobrescrever o comportamento de ufuncs.
NumPyPython
Criação de DataFrames Pandas
Neste laboratório, você aprenderá as maneiras fundamentais de criar DataFrames Pandas, incluindo a partir de dicionários, e como personalizar suas colunas e índices.
Pandas
Estatísticas Descritivas com Pandas
Neste laboratório, você aprenderá a calcular várias estatísticas descritivas para um Pandas DataFrame, incluindo média, mediana, mínimo/máximo e mais.
Pandas
Fundamentos da Manipulação de Arrays NumPy
Neste laboratório, você aprenderá os conceitos básicos de trabalho com arrays NumPy. NumPy é uma biblioteca poderosa para computação numérica em Python. Ela fornece estruturas de dados e funções eficientes para realizar operações matemáticas em arrays.
NumPyPython
Pandas Sorting Data
Neste laboratório, você aprenderá as técnicas essenciais para ordenar dados em um Pandas DataFrame. Você explorará a ordenação por colunas únicas e múltiplas, o controle da ordem de classificação e o gerenciamento do índice do DataFrame após as operações de ordenação.
Pandas
Importando Dados com Genfromtxt
Neste laboratório, aprenderemos a importar dados usando a função numpy.genfromtxt. Esta função nos permite ler dados tabulares de várias fontes e convertê-los em arrays NumPy. Exploraremos diferentes opções para definir a entrada, dividir as linhas em colunas, escolher colunas, definir o tipo de dado e ajustar a conversão.
NumPyPython
Agrupamento e Agregação com Pandas
Neste laboratório, você aprenderá os fundamentos de agrupamento e agregação de dados usando a biblioteca Pandas. Você praticará o uso de groupby() para criar grupos e aplicar várias funções de agregação.
Pandas
Introdução e Configuração do Pandas
Neste laboratório, você começará a usar o Pandas, uma poderosa biblioteca de análise de dados em Python. Você aprenderá como verificar sua instalação, importá-lo, criar uma Series básica, acessar seus elementos e inspecionar suas propriedades.
Pandas
Introdução à Indexação em NumPy
Neste laboratório, exploraremos os fundamentos da indexação em NumPy. A indexação nos permite acessar e manipular elementos específicos ou subconjuntos de elementos em um array. Compreender como usar a indexação de forma eficaz é crucial para trabalhar com arrays em NumPy.
NumPyPython
Filtragem de Dados com Pandas
Neste laboratório, você aprenderá as técnicas fundamentais para filtrar dados em DataFrames Pandas, incluindo indexação booleana, combinação de condições, uso de isin e tratamento de valores ausentes.
Pandas
Limpeza Básica de Dados com Pandas
Neste laboratório, você aprenderá as técnicas fundamentais para limpeza de dados usando a biblioteca Pandas, incluindo tratamento de valores ausentes, remoção de duplicatas e correção de tipos de dados.
Pandas
Compreendendo os Tipos de Dados do NumPy
Este laboratório fornecerá um guia passo a passo para entender os diferentes tipos de dados disponíveis no NumPy e como modificar o tipo de dados de um array. O NumPy suporta uma ampla gama de tipos numéricos, incluindo booleanos, inteiros, números de ponto flutuante e números complexos. Compreender esses tipos de dados é importante para realizar vários cálculos numéricos e tarefas de análise de dados usando NumPy.
NumPyPython
Técnicas Fundamentais de Criação de Arrays NumPy
Este laboratório fornece um guia passo a passo sobre como criar arrays usando NumPy, uma biblioteca fundamental para contêineres de arrays em Python. Você aprenderá diferentes métodos para criação de arrays, incluindo a conversão de sequências Python, o uso de funções intrínsecas de criação de arrays NumPy, a replicação e junção de arrays existentes, e a leitura de arrays do disco.
NumPyPython
Broadcasting do NumPy para Computação Eficiente
Broadcasting é um recurso poderoso no NumPy que permite que arrays com formas diferentes sejam usados em operações aritméticas. Ele fornece uma maneira de vetorizar operações de array e melhorar a eficiência computacional. Este laboratório irá guiá-lo pelos conceitos básicos de broadcasting no NumPy.
NumPyPython
Validação Cruzada com Scikit-learn
Neste laboratório, você aprenderá a realizar validação cruzada usando scikit-learn para avaliar o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina de forma mais robusta.
scikit-learn
Seleção de Dados no Pandas
Neste laboratório, você aprenderá as técnicas fundamentais para selecionar e subsetar dados de DataFrames do Pandas, incluindo a seleção de colunas, linhas e fatias específicas de dados.
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