Introdução
Bem-vindo à seção Ciência de Dados em Python no Datonovia. Esta coleção de tutoriais foi projetada para fornecer habilidades práticas para análise de dados, visualização e aprendizado de máquina usando Python. Esteja você apenas começando ou procurando refinar seu fluxo de trabalho em ciência de dados, você encontrará informações valiosas sobre como lidar com dados com o Pandas, visualizá-los com o Matplotlib e o Seaborn e construir modelos preditivos com o Scikit-Learn.
O que você aprenderá
Data Wrangling com Pandas:
Aprenda a importar, limpar e manipular dados com eficiência usando Pandas. Este tutorial é voltado para a transformação de dados brutos em um formato estruturado pronto para análise.Visualização de dados com Matplotlib:
Descubra como criar vários gráficos e tabelas com o Matplotlib, permitindo visualizar tendências e padrões em seus dados de maneira eficaz.Visualização de dados com Seaborn:
Explore técnicas avançadas de visualização com o Seaborn para produzir gráficos estatisticamente ricos e visualmente atraentes para insights mais profundos.Aprendizado de máquina com Scikit‑Learn:
Crie e avalie modelos simples de aprendizado de máquina com o Scikit‑Learn, desde o pré-processamento de dados até a avaliação do modelo, dentro de um fluxo de trabalho prático de ciência de dados.
Conclusão
Mergulhe em cada tutorial para criar um fluxo de trabalho abrangente de ciência de dados com Python. À medida que avança, você aprenderá como processar, visualizar e modelar dados com eficiência para obter insights acionáveis e impulsionar a tomada de decisões.
Boa programação e aproveite sua jornada na Ciência de Dados em Python!
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Reuso
Citação
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