Ciencia de dados |
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2025-02-19 23:57 |
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/.../2. Apresentando os principais conceitos da aprendizagem não supervisionada/ |
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248.1 MB |
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/.../5. Como acessar a apostila/ |
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19.8 MB |
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/.../6. Como funciona a garantia/ |
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20.4 MB |
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/7. Suporte Hashtag/ |
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39.1 MB |
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/.../8. Como o curso está dividido/ |
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153.1 MB |
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/.../9. Grupo de Alunos Ciência de Dados Impressionador/ |
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52.3 MB |
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/.../1. Explicando a Ciência de Dados/ |
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144.1 MB |
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/.../2. Aplicações práticas de Ciência de Dados/ |
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205.3 MB |
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/.../3. A definição de Ciência de Dados/ |
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114.0 MB |
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/.../4. O que é Ciência de Dados#/ |
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58.7 MB |
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/.../5. O que eu quero responder#/ |
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26.2 MB |
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/.../6. Os pilares da Ciência de Dados/ |
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93.9 MB |
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/.../7. QUIZ 1 - O que é Ciência de Dados#/ |
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4.2 MB |
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/.../1. O que é Aprendizado de Máquinas (Machine Learning)#/ |
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148.6 MB |
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/.../10. Calculando a regressão linear com Scikit-Learn utilizando Preço Original e Desconto/ |
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75.2 MB |
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/.../11. Usando o sklearn.metrics para calcular os erros de cada um dos modelos/ |
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73.6 MB |
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/.../12. A descrição estatística do Pandas/ |
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107.0 MB |
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/.../13. A variância e o desvio padrão (medidas de dispersão)/ |
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122.0 MB |
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/.../14. Separatrizes# entendendo os quartis/ |
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67.0 MB |
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/.../2. O aprendizado de máquinas no Instagram/ |
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124.4 MB |
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/.../3. Explicando o Aprendizado de Máquinas/ |
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100.8 MB |
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/.../4. Caso Real# Uso do Aprendizado de Máquinas pelo Walmart/ |
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87.1 MB |
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/.../5. Como funciona um modelo de Aprendizado de Máquinas#/ |
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76.0 MB |
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/.../6. O erro no processo de aprendizado/ |
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160.3 MB |
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/.../7. O Aprendizado de Máquinas no Python/ |
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97.0 MB |
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/.../8. Regressão Linear no Scikit-Learn# importanto, tratando e entendendo os dados/ |
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85.6 MB |
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/.../9. Usando Regressão Linear do Scikit-Learn para calcular a Venda utilizando apenas o Preço/ |
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73.3 MB |
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/.../1. Os tipos de aprendizado de máquinas# aprendizado supervisionado e não supervisionado/ |
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134.7 MB |
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/.../2. Os tipos de aprendizado de máquinas# aprendizado semi supervisionado e por reforço/ |
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91.4 MB |
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/.../3. A diferença entre aprender e decorar/ |
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109.1 MB |
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/.../4. Considerações importantes para o Aprendizado de Máquinas/ |
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136.9 MB |
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/.../1. Entendendo e importando o dataset iris do scikit-learn/ |
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68.2 MB |
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/.../2. Tratando os dados do dataset e transformando em um DataFrame do pandas/ |
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82.8 MB |
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/.../3. Escolhendo visualmente quais colunas da base iremos usar no modelo/ |
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73.7 MB |
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/.../4. Criando uma reta capaz de separar os dados do modelo/ |
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41.4 MB |
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/.../5. Classificando um novo ponto usando o modelo visual que acabamos de criar/ |
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51.9 MB |
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/.../6. Criando uma função em Python para classificar um novo ponto no modelo/ |
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75.0 MB |
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/.../7. Entendendo o Perceptron e usando esse algoritmo nos nossos dados/ |
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67.8 MB |
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/.../8. Usando o Perceptron para criar um modelo de aprendizado de máquinas/ |
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72.1 MB |
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/.../1. Revisando a importação da base usando o pandas/ |
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44.8 MB |
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/.../10. Calculando acurácia, precisão e recall no Scikit-Learn (avaliando modelos de classificação)/ |
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53.8 MB |
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/.../11. Avaliando os dados de TREINO do modelo que criamos/ |
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65.0 MB |
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/.../12. Avaliando os dados de TESTE do modelo que criamos/ |
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53.6 MB |
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/.../13. Usando o train_test_split do Scikit-Learn para separar os dados em treino e teste/ |
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83.7 MB |
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/.../14. Usando o train_test_split e avaliando o modelo criado/ |
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73.6 MB |
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/.../15. Explicando o que é uma Árvore de Decisão/ |
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91.1 MB |
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/.../16. Entendendo a classificação dos dados utilizando a Árvore de Decisão/ |
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113.8 MB |
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/.../17. Importando e tratando os dados do projeto 3 (iris) para aplicarmos diferentes modelos de classificação/ |
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87.4 MB |
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/.../18. Separando em treino e teste e analisando os dados de TREINO/ |
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46.5 MB |
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/.../19. Traçando uma reta capaz de separar os dados de TREINO/ |
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82.0 MB |
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/.../2. Revisando a visualização do scatter plot com o matplotlib/ |
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35.9 MB |
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/.../20. Criando uma árvore de decisão capaz de separar os dados de TREINO/ |
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45.1 MB |
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/.../21. Avaliando os dados de TESTE para os dois modelos criados/ |
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165.4 MB |
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/.../3. Criando uma reta capaz de separar os dados em 2 classes diferentes/ |
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69.6 MB |
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/.../4. (Opcional) Entendendo a reta criada para classificar os pontos/ |
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52.4 MB |
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/.../5. Criando uma função que classfica os dados usando a reta gerada pelo scatter plot/ |
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73.2 MB |
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/.../6. Avaliando um modelo de classificação/ |
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138.8 MB |
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/.../7. A matriz de confusão para um modelo de classificação/ |
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145.6 MB |
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/.../8. Acurácia, precisão e recall em um modelo de classificação/ |
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166.0 MB |
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/.../9. Gerando a matriz de confusão no Scikit-Learn (avaliando modelos de classificação)/ |
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84.1 MB |
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/.../1. Explicando a Análise Exploratória e a base que vamos usar (dataset do Titanic)/ |
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43.6 MB |
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/.../10. Criando um mapa de calor da correlação entre as variáveis/ |
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63.3 MB |
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/.../11. Tratando valores vazios e outliers/ |
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76.1 MB |
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/.../12. O Pandas Profiling/ |
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90.1 MB |
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/.../13. (Opcional) Corrigindo o erro ao carregar o Pandas Profiling/ |
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24.0 MB |
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/.../14. Apresentando sua análise exploratória de forma executiva/ |
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111.9 MB |
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/.../2. Importando e entendendo a base do Titanic/ |
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62.3 MB |
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/.../3. Analisando as informações da base e o resumo estatístico/ |
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67.1 MB |
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/.../4. Entendendo a cardinalidade de uma base/ |
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89.9 MB |
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/.../5. Visualizando os dados de forma gráfica/ |
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59.5 MB |
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/.../6. Gerando um boxplot usando o matplotlib/ |
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55.1 MB |
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/7. Interpretando o boxplot/ |
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62.1 MB |
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/.../8. Outras opções de gráficos/ |
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58.2 MB |
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/.../9. Correlação entre as variáveis e o KDE (Kernel Density Estimation)/ |
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81.4 MB |
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/.../1. Apresentando a documentação do Scikit-Learn/ |
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151.3 MB |
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/.../10. Classificação no Scikit-Learn# adicionando novos algoritmos (Regressão Logística) e melhorando o resultado do Perceptron/ |
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76.7 MB |
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/.../11. A equação da reta/ |
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201.2 MB |
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/.../12. Entendendo a regressão linear/ |
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79.7 MB |
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/.../13. O erro na regressão linear/ |
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87.9 MB |
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/.../14. A regressão linear no Scikit-Learn/ |
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71.3 MB |
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/.../15. Regressão no Scikit-Learn# explicando o problema e importando a base/ |
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77.3 MB |
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/.../16. Regressão no Scikit-Learn# utilizando regressão linear simples para prever o volume de ações/ |
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42.5 MB |
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/.../17. Regressão no Scikit-Learn# utilizando regressão linear múltipla/ |
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127.2 MB |
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/.../18. Regressão no Scikit-Learn# tratando a variável de data e utilizando no modelo/ |
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60.5 MB |
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/.../2. Importando o dataset iris do Scikit-Learn e transformando em um DataFrame do pandas/ |
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71.6 MB |
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/.../3. O Perceptron no Scikit-Learn/ |
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61.6 MB |
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/.../4. Entendendo o resultado gerado pelo perceptron/ |
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60.4 MB |
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/.../5. A árvore de decisão no Scikit-Learn/ |
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69.4 MB |
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/.../6. Classificação no Scikit-Learn# entendendo o dataset e criando os classificadores/ |
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31.7 MB |
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/.../7. Classificação no Scikit-Learn# Avaliando erros de classificação/ |
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94.9 MB |
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/.../8. (Opcional) O average no precision_score/ |
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98.3 MB |
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/.../9. Classificação no Scikit-Learn# separando os dados em treino e teste e avaliando o modelo/ |
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53.9 MB |
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/.../1. Explicando o projeto e importando a base de casas da Califórnia/ |
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113.2 MB |
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/.../10. A Regressão Linear Múltipla/ |
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53.7 MB |
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/.../11. Utilizando o for para escolher o melhor par de variáveis na Regressão Linear Múltipla/ |
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69.0 MB |
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/.../12. Utilizando Árvore de Regressão e Support Vector Regression nos dados/ |
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56.0 MB |
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/.../13. Concluindo o projeto e visualizando os resultados de forma gráfica/ |
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98.1 MB |
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/.../2. Visualizando os dados de maneira gráfica/ |
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66.9 MB |
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/.../3. Entendendo a base, verificando valores duplicados e tratando outliers/ |
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58.0 MB |
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/.../4. Separando a base em treino e teste e usando Regressão Linear Simples/ |
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80.7 MB |
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/.../5. Utilizando o for para fazer a regressão de todas as colunas da base/ |
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29.4 MB |
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/.../6. Entendendo o coeficiente de determinação (r quadrado)/ |
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91.6 MB |
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/.../7. Métricas de erro para regressão/ |
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151.3 MB |
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/.../8. Avaliando o erro na regressão com Scikit-Learn/ |
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96.3 MB |
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/.../9. Avaliando os erros do nosso modelo e escolhendo o melhor modelo de Regressão Linear Simples/ |
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33.5 MB |
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/1. Apresentando o sqlite3/ |
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73.4 MB |
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/.../10. Utilizando subquery no SQL/ |
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53.2 MB |
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/.../11. Outros filtros no SQL (IN e LIKE)/ |
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63.9 MB |
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/.../12. Bases de dados com mais de 1 tabela/ |
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72.8 MB |
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/.../13. Revisando o merge do pandas/ |
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97.5 MB |
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/.../14. Unindo duas bases no SQL utilizando o JOIN/ |
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92.8 MB |
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/.../15. O UNION e o FULL JOIN no SQL/ |
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92.9 MB |
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/.../2. Transformando dados do SQL em um DataFrame do pandas/ |
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82.2 MB |
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/.../3. Selecionando (SELECT) dados de um banco de dados com SQL/ |
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105.7 MB |
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/.../4. Utilizando o WHERE para filtrar a nossa tabela/ |
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159.1 MB |
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/.../5. (Opcional) Revisando o SELECT utilizando o sqlite3/ |
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71.0 MB |
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/.../6. (Opcional) Revisando o SELECT DISTINCT e o WHERE (AND, OR e NOT)/ |
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90.8 MB |
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/.../7. Utilizando o GROUP BY e o ORDER BY no SQL/ |
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94.0 MB |
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/.../LIMIT e usando o HAVING para filtrar a tabela/ |
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110.0 MB |
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/.../9. Definindo condicionais no SQL com o CASE/ |
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78.6 MB |
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/.../1. Apresentando a base de dados que vamos utilizar nesse módulo/ |
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62.2 MB |
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/.../10. (Opcional) Inserindo dados em uma tabela utilizando o to_sql e o INSERT/ |
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62.5 MB |
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/.../11. (Opcional) Atualizando e deletando registros em uma tabela utilizando UPDATE e DELETE/ |
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79.5 MB |
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/.../12. Usando a biblioteca os para visualizar os arquivos que iremos transformar em tabelas/ |
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44.7 MB |
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/.../13. Criando um banco de dados e a nossa primeira tabela/ |
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50.0 MB |
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/.../14. Adicionando todos os arquivos da pasta como tabelas no banco de dados/ |
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123.7 MB |
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/.../15. Ajustando as colunas de datas e usando o if_exists para substituir tabelas em uma banco/ |
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84.5 MB |
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/.../16. Criando uma função para automatizar as consultas no nosso banco de dados/ |
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119.9 MB |
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/.../17. Apresentando o banco de dados de vendas/ |
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112.8 MB |
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/.../18. Exercício# Melhorando a satisfação do cliente/ |
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37.9 MB |
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/.../19. Criando uma história com seus dados/ |
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142.4 MB |
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/.../2. Usando a biblioteca os para buscar os arquivos da nossa base de dados/ |
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72.1 MB |
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/.../20. Dicas para uma boa apresentação de dados/ |
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155.0 MB |
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/.../21. A estrutura de uma história/ |
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236.1 MB |
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/.../22. Resolução - O problema realmente existe# Conectando ao banco e começando a analisar a tabela de pedidos/ |
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85.5 MB |
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/.../23. Resolução - Tratando as colunas de data que estão como texto (usando o to_datetime do pandas)/ |
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64.4 MB |
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/.../24. Resolução - Calculando o atraso na entrega e verificando a média de atraso utilizando o datetime/ |
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84.1 MB |
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/.../25. Resolução - Utilizando o to_period para calcular a média do atraso em cada um dos meses/ |
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107.7 MB |
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/.../26. Resolução - Analisando o máximo e mínimo do atraso e visualizando graficamente utilizando o matplotlib/ |
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57.5 MB |
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/.../27. Resolução - Criando uma função para contar o número de pedidos atrasados (usando apply e lambda function)/ |
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108.5 MB |
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/.../28. (Opcional) Formatando o gráfico de pedidos atrasados no matplotlib/ |
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189.1 MB |
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/.../29. Resolução - Relação da avaliação com o atraso (Analisando a tabela de avaliações e a tabela de pedidos)/ |
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76.2 MB |
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/.../3. Importando todas as bases de dados para o pandas/ |
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125.6 MB |
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/.../30. Resolução - Entendendo a relação entre a tabela de pedidos e a de avaliações (pedidos sem avaliação e pedidos com mais de uma avaliação)/ |
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119.0 MB |
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/.../31. Resolução - Avaliando a média e o máximo das notas para pedidos com mais de uma avaliação/ |
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94.7 MB |
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/.../32. Resolução - Finalizando o tratamento da base e analisando o impacto de utilizar o máximo ao invés da média das notas para pedidos com mais de uma avaliação/ |
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83.2 MB |
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/.../33. Resolução - Entendendo a relação entre o atraso e a avaliação dos clientes/ |
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90.8 MB |
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/.../34. Resolução - Calculando a média da avaliação por cada período de atraso e apresentando graficamente essa informação/ |
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123.6 MB |
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/.../35. (Opcional) Formatando o gráfico de atraso no pedido x avaliação/ |
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167.8 MB |
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/.../36. Resolução - Avaliando os comentários de pedidos atrasados/ |
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68.2 MB |
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/.../37. Resolução - Usando o wordcloud para verificar as palavras mais frequentes nas reclamações/ |
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91.9 MB |
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/.../38. Resolução - Melhorando a núvem de palavras (wordcloud) e criando uma núvem de frases/ |
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68.2 MB |
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/.../39. Criando uma história com os dados gerados na nossa análise/ |
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194.0 MB |
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/.../4. Analisando a base de ordens, itens e pagamentos para iniciar o entendimento dos dados/ |
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86.5 MB |
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/.../5. Utilizando o groupby do pandas para analisar as ordens com mais de 1 item/ |
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122.5 MB |
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/.../6. Fazendo o pivot (pivotando) da tabela para analisar diferentes itens na mesma ordem/ |
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111.6 MB |
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/.../7. Finalizando o entendimento da base analisando pagamentos, vendedores e review/ |
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133.8 MB |
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/.../8. (Opcional) Criando um banco de dados utilizando a documentação do sqlite3/ |
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87.6 MB |
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/.../9. (Opcional) Criando uma tabela utilizando um DataFrame do pandas/ |
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62.9 MB |
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/.../1. Mostrando a base desse módulo e apresentando o Kaggle e a sua importância para nossos projetos de ciência de dados/ |
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71.3 MB |
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/.../10. Explicando o RandomOverSampler do imblearn/ |
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76.8 MB |
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/.../11. Usando o shrinkage do RandomOverSampler e visualizando graficamente os novos dados/ |
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59.4 MB |
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/.../12. Utilizando SMOTE e ADASYM para realizar o oversampling/ |
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58.6 MB |
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/.../13. Realizando o undersampling com o RandomUnderSampler na base de transações e analisando a acurácia e o recall/ |
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113.9 MB |
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/.../14. Fazendo o oversampling com o RandomOverSampler para essa mesma base e comparando os resultados/ |
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55.3 MB |
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/.../15. Utilizando o ClusterCentroids e o NearMiss para o undersampling para o modelo de classificação de fraude/ |
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101.8 MB |
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/.../16. Utilizando SMOTE e ADASYM para o oversampling e testando combinar os métodos para o modelo de classificação de fraude/ |
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61.2 MB |
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/.../17. Revisando as métricas de avaliação para modelos de classificação/ |
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108.3 MB |
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/.../18. Explicando a curva ROC/ |
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87.6 MB |
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/.../19. Traçando a curva ROC utilizando a árvore de decisão para um classificador perfeito/ |
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73.1 MB |
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/.../2. Entendendo a base de transações e analisando a relação entre fraude e não fraude/ |
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85.8 MB |
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/.../20. Comparando a curva ROC da árvore de decisão com a da regressão logísitca/ |
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148.8 MB |
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/.../21. Explicando a curva de precisão x recall/ |
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54.3 MB |
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/.../22. (Opcional) Visualizando graficamente como as curvas ROC e precisão x recall são geradas/ |
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107.4 MB |
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/.../23. Criando diferentes modelos para classificar nossos pontos (Regressão Logística, KNN, SVM, Random Forest)/ |
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139.5 MB |
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/.../24. Usando a área abaixo da curva de precisão x recall e comparando os diferentes modelos/ |
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137.5 MB |
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/.../25. Melhorando a escala dos dados e selecionando os melhores modelos para classificar os dados/ |
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129.5 MB |
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/.../26. Selecionando os melhores hiperparâmetros para o modelo de Regressão Logística/ |
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101.2 MB |
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/.../27. (Opcional) Criando manualmente um código para testar diferentes hiperparâmetros no modelo/ |
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145.7 MB |
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/.../28. Usando o GridSearchCV para selecionar os melhores hiperparâmetros para a Regressão Logística/ |
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140.7 MB |
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/.../29. Usando o GridSearchCV para o Support Vector Classifier (SVC#/SVM)/ |
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99.3 MB |
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/.../3. Criando um modelo de classificação de fraude usando a base desbalanceada e analisando a acurácia, precisão e recall desse modelo/ |
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145.6 MB |
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/.../30. Usando o GridSearchCV para o Random Forest/ |
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78.4 MB |
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/.../31. (Opcional) Usando o GridSearchCV para o KNN/ |
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56.6 MB |
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/.../32. (Opcional) Revisando tudo que fizemos até agora/ |
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58.8 MB |
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/.../33. Testando novas melhorias no modelo# Adicionando novos parâmetros no GridSearchCV da Regressão Logística/ |
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72.0 MB |
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/.../34. Testando novas melhorias no modelo# Testando outras formas de realizar o undersampling/ |
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85.9 MB |
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/.../35. Testando novas melhorias no modelo# Mudando o scoring do GridSearchCV e discutindo sobre o oversampling/ |
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115.5 MB |
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/.../4. Apresentando o imbalanced-learn e utilizando o undersampling e o oversampling para os nossos dados de crédito/ |
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92.3 MB |
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/.../5. (Opcional) Importando e visualizando a base de transações/ |
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30.0 MB |
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/.../6. Revisando o undersampling e o oversampling do imbalanced-learn e visualizando de forma gráfica as novas bases geradas/ |
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90.8 MB |
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/.../7. Explicando o RandomUnderSampler do imblearn/ |
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97.5 MB |
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/.../8. Apresentando de forma visual o funcionamento do RandomUnderSampling/ |
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46.7 MB |
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/.../9. Utilizando o ClusterCentroids e o NearMiss para realizar o undersampling/ |
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90.7 MB |
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/.../1. O que é ser um cientista#/ |
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36.9 MB |
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/.../2. Uma framework para Ciência de Dados (Parte 1)/ |
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115.2 MB |
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/.../3. Uma framework para Ciência de Dados (Parte 2)/ |
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78.5 MB |
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/.../4. Resumindo ciência de dados/ |
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24.4 MB |
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/.../5. Python como ferramenta de Data Science/ |
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95.2 MB |
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/.../6. O mercado de trabalho para um Cientista de Dados/ |
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86.9 MB |
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/.../7. QUIZ 2 - Introdução a Ciência de Dados/ |
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1.7 MB |
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/.../1. Criando um modelo de Regressão Linear passo a passo/ |
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72.4 MB |
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0.1 KB |
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/.../10. Criando uma tela para o usuário utilizar o nosso modelo com o Streamlit/ |
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37.9 MB |
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/.../11. (Opcional) Explicando o predict/ |
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43.6 MB |
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/.../2. Persistindo o modelo (usando o dump e load do joblib)/ |
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64.1 MB |
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/.../3. (Opcional) Utilizando o modelo nos mesmos dados para provar que temos exatamente o mesmo modelo/ |
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46.5 MB |
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/.../4. Utilizando o modelo criado em dados de produção/ |
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67.8 MB |
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/.../5. Colocando nosso modelo em produção utilizando um arquivo do Jupyter Notebook/ |
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72.1 MB |
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/.../6. Utilizando um arquivo .py para colocar o modelo em produção/ |
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24.9 MB |
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/.../7. Criando um executável para realizar a previsão utilizando o modelo criado/ |
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97.2 MB |
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/.../8. Apresentando o Streamlit para criarmos uma tela para o usuário acessar o modelo/ |
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43.6 MB |
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/.../9. Criando campos de entrada para os valores numéricos de preço e desconto e o botão de #PREVER##/ |
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41.0 MB |
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/.../1. Explicando a importância da limpeza dos dados e importando a base/ |
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50.4 MB |
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/.../2. Buscando na base por valores nulos e linhas duplicadas/ |
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58.5 MB |
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/.../3. Procurando na base alguns problemas que podem ter sido gerados por erros humanos/ |
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62.4 MB |
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/.../4. Quanto tempo demora pra fazer o curso/ |
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80.8 MB |
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/.../1. Explicando esse módulo/ |
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30.3 MB |
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/3. Python Básico/10. Comparadores/ |
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32.2 MB |
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/.../11. And e Or/ |
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62.8 MB |
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/.../12. Índice e Tamanho de String/ |
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20.5 MB |
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/.../13. Índice Negativo e Pedaço de String/ |
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52.9 MB |
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/.../14. Métodos de String - Apresentação/ |
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82.4 MB |
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/.../15. Listas em Python/ |
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23.8 MB |
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/.../16. Índices em Lista, Consultando e Modificando Valores/ |
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48.4 MB |
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/.../17. Estrutura de Repetição For/ |
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45.0 MB |
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/.../18. For each - Percorrer cada item de uma lista/ |
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30.5 MB |
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/.../19. For e If/ |
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43.6 MB |
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/.../2. Instalando o Python no Windows/ |
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34.9 MB |
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/.../20. Estrutura While/ |
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55.9 MB |
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/.../21. Loop Infinito no While/ |
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64.2 MB |
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/3. Python Básico/22. Tuplas/ |
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30.7 MB |
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/.../23. Unpacking em Tuplas/ |
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53.5 MB |
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/.../24. Dicionários em Python/ |
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49.7 MB |
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/.../25. Pegar item Dicionário e Verificar Item Dicionário/ |
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61.6 MB |
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/3. Python Básico/26. Range/ |
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58.1 MB |
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/.../27. Functions no Python/ |
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41.6 MB |
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/.../28. Retornar um valor na Function/ |
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43.4 MB |
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/.../29. Argumentos e Parâmetros numa Function/ |
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42.7 MB |
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/.../3. Problemas na Instalação - Resolvido/ |
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99.6 MB |
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/.../30. (Opcional) Aplicação em um Exemplo de argumento/ |
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73.5 MB |
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/.../31. O que são Módulos e qual a importância/ |
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50.9 MB |
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/.../32. Alterações Incrementais de Variáveis (Importante)/ |
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53.9 MB |
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/.../33. QUIZ 3 - Python Básico/ |
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2.7 MB |
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/.../4. Mac, Linux e Google Colab/ |
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21.5 MB |
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/.../5. Criando seu Primeiro Programa/ |
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43.1 MB |
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/3. Python Básico/6. Variáveis/ |
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21.2 MB |
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/.../7. Tipos de Variáveis/ |
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41.2 MB |
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/.../8. Estrutura do if - Condições no Python/ |
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71.3 MB |
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/3. Python Básico/9. Elif/ |
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48.6 MB |
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/.../1. Apresentando as bibliotecas NumPy e Pandas/ |
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78.7 MB |
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/.../10. Realizando operações com arrays (soma, média, mediana, potência, etc)/ |
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77.5 MB |
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/.../11. (Opcional) Entendendo a documentação do Pandas/ |
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188.3 MB |
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/.../12. Introdução ao Pandas# Importando e visualizando uma base/ |
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44.9 MB |
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/.../13. Introdução ao Pandas# DataFrame e Series/ |
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34.0 MB |
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/.../14. Introdução ao Pandas# tipos de dados, valores nulos e seleção de colunas/ |
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58.5 MB |
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/.../15. Introdução ao Pandas# informações estatísticas e filtros na base/ |
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85.4 MB |
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/.../16. Introdução ao Pandas# criando gráficos/ |
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41.2 MB |
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/.../17. QUIZ 4 - Pandas e Numpy# As bibliotecas básicas para Ciência de Dados/ |
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2.4 MB |
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/.../2. Comparando o Pandas com o Excel/ |
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143.3 MB |
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/.../3. Comparando o Pandas com o Excel NA PRÁTICA (Parte 1)/ |
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112.1 MB |
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/.../4. Comparando o Pandas com o Excel NA PRÁTICA (Parte 2)/ |
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143.3 MB |
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/.../5. Apresentando o NumPy e explicando o que é um array (diferença entre arrays e listas)/ |
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79.5 MB |
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/.../6. Entendendo a importância do array (comparando arrays e listas em operações matemáticas)/ |
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97.5 MB |
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/.../7. As propriedades de um array/ |
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96.1 MB |
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/.../8. Criando nossos próprios arrays (np.array, np.arange, np.linspace)/ |
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83.7 MB |
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/.../9. Buscando elementos e filtrando valores em um array/ |
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53.9 MB |
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/1. Explicando o projeto/ |
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30.1 MB |
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/.../2. Importando e tratando a base com Pandas/ |
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79.1 MB |
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/.../3. Tratando valores nulos da coluna Carrossel/ |
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39.9 MB |
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/.../4. Analisando informações estatísticas e as 5 melhores#/5 piores publicações/ |
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79.7 MB |
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79.7 MB |
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/.../5. O group by (groupby) no pandas e a análise do engajamento/ |
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156.1 MB |
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/.../6. Analisando Tags# Separando valores de uma coluna em linhas diferentes (split e explode)/ |
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64.2 MB |
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/.../7. Analisando Tags# Analisando o engajamento por Tags/ |
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67.1 MB |
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/.../8. Analisando Tags# Finalizando a análise da nossa base (analisando tag, pessoas e campanhas)/ |
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45.3 MB |
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/.../1. Introdução a Estatística e Estatística Descritiva/ |
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93.5 MB |
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/.../2. Tabela de frequência e histograma/ |
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100.9 MB |
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/.../3. Entendendo o conceito da média/ |
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113.6 MB |
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/.../4. Mediana e sua relação com a média/ |
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77.3 MB |
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/.../5. Usando Python para entender a relação entre média e mediana/ |
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119.6 MB |
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/.../6. Média, mediana e moda/ |
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100.2 MB |
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/.../7. Entendendo de forma prática a relação entre média, mediana e moda/ |
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184.3 MB |
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/.../8. QUIZ 5 - Introdução a Estatística/ |
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2.2 MB |
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/1. Apresentando o Matplotlib/ |
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64.2 MB |
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/.../10. (Opcional) Revisando o datetime e o astype/ |
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114.6 MB |
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/.../11. (Opcional) Adicionando rótulo para as cores de um scatter plot/ |
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75.8 MB |
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/.../2. Introdução ao Matplotlib/ |
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52.8 MB |
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/.../3. Usando a documentação para criar nosso primeiro gráfico (gráfico de linha)/ |
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65.3 MB |
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/.../4. (Opcional) Entendendo a documentação do Matplotlib/ |
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130.7 MB |
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/.../5. Usando gráficos (de linha) para entender os dados (máximo, mínimo e média mensal de curtidas)/ |
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88.2 MB |
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/.../6. Filtrando a base usando o contains (e fillna para tratar valores vazios)/ |
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67.0 MB |
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/.../7. Criando e ajustando o visual (rotacionando o eixo x) de um gráfico de barras/ |
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51.2 MB |
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/.../8. Usando o annotate para adicionar rótulos de dados no gráfico/ |
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83.0 MB |
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/.../9. Criando um scatter plot usando apenas a documentação/ |
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41.2 MB |
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/.../1. Introdução aos conceitos básicos de apresentação de dados/ |
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117.7 MB |
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/.../10. Boas práticas de visualização no Python# Separando em dois gráficos e alterando o tipo de gráfico/ |
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60.6 MB |
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/.../11. Boas práticas de visualização no Python# Ajustando as barras e adicionando rótulo de dados nos gráficos de barra e de linha/ |
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88.5 MB |
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/.../12. Boas práticas de visualização no Python# Melhorando o visual do gráfico de linhas e separando realizado x projetado/ |
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66.6 MB |
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/.../2. Reduzindo o esforço para entender sua apresentação (eixo Y começando no zero e eixos secundários)/ |
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205.1 MB |
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/.../3. Melhorando o seu visual (Proximidade e Similaridade)/ |
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204.6 MB |
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/.../4. Melhorando o seu visual (Acercamento, Fechamento, Continuidade e Conexão)/ |
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210.8 MB |
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/.../5. Contraste e atributos pré-atentivos/ |
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179.7 MB |
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/.../6. Visualização de dados no Python# Passo a passo para melhorar seus visuais no matplotlib/ |
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48.1 MB |
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/.../7. Visualização de dados no Python# Ajustando o plot e colocando barras lado a lado em um gráfico de barras/ |
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49.2 MB |
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/.../8. Visualização de dados no Python# Adicionando rótulo nos dados (annotate)/ |
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61.6 MB |
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/.../9. Visualização de dados no Python# Retirando as bordas, ajustando os eixos e separando realizado x projetado/ |
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82.4 MB |
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/1. Apresentando o projeto/ |
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43.2 MB |
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/.../10. Adicionando todos os anos no gráfico de barras e colocando rótulo nos dados/ |
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72.9 MB |
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/.../11. Mudando os rótulos do eixo x e finalizando o visual da venda por mês/ |
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62.1 MB |
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/.../12. Respondendo qual foi a categoria mais vendida/ |
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121.0 MB |
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/.../13. Criando um gráfico de barras horizontais para o top N itens/ |
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104.7 MB |
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/.../14. Usando o merge para unir 2 bases no pandas/ |
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64.1 MB |
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/.../15. Usando o merge para criar a relação de top N itens pelos anos/ |
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63.9 MB |
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/.../16. Criando o gráfico de barras horizontais do top N itens pelos anos/ |
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119.6 MB |
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/.../17. Concluindo o projeto e respondendo as informações do negócio/ |
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61.9 MB |
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/.../18. Apresentando as informações em um PowerPoint/ |
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86.3 MB |
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/.../19. Corrigindo o erro na transformação da data/ |
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62.5 MB |
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/.../2. Importando e analisando a base/ |
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88.5 MB |
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/.../caíram as vendas/ |
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180.4 MB |
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/.../3. Tratando valores vazios/ |
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43.3 MB |
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/.../4. Usando o datetime para tratar datas/ |
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65.1 MB |
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/.../5. Criando um gráfico de barras no matplotlib/ |
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60.0 MB |
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/.../6. Adicionando título no gráfico e ajustando o eixo x/ |
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48.8 MB |
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/.../7. Adicionando e formatando rótulo de dados, ajustando o eixo y e retirando bordas/ |
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73.2 MB |
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/.../8. Vendas por mês e transformando índices em colunas com o reset_index/ |
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47.1 MB |
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/.../9. Entendendo o deslocamento das barras em um gráfico de barras horizontais/ |
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68.3 MB |
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