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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Desafio 2: Manipulação de Array | NumPy
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
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Conteúdo do Curso

Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

1. Python
IntroduçãoDesafio 1: Compreensão de ListaDesafio 2: Manipulação de StringsDesafio 3: Manipulação de DicionárioDesafio 4: Laços AninhadosDesafio 5: ClassesPerguntas Teóricas
2. NumPy
Desafio 1: Criação de ArrayDesafio 2: Manipulação de ArrayDesafio 3: Insights EstatísticosDesafio 4: Tratamento de Valores AusentesDesafio 5: Ordenação de SubarranjoQuestões Teóricas
3. Pandas
Desafio 1: Criação de DataFrameDesafio 2: Agrupamento de DadosDesafio 3: Indexação e MultiIndexaçãoDesafio 4: Alterando DataFrameDesafio 5: Iterando Sobre DadosQuestões Teóricas
4. Matplotlib
Desafio 1: Fundamentos da Construção de GráficosDesafio 2: Outros Tipos de GráficosDesafio 3: SubtramasDesafio 4: Personalizando GráficosDesafio 5: Adicionando Texto aos GráficosQuestões Teóricas
5. Seaborn
Desafio 1: Visualizando DistribuiçõesDesafio 2: Explorando Dados CategóricosDesafio 3: Gráficos RelacionaisDesafio 4: Gráficos de RegressãoDesafio 5: Gráficos de MatrizQuestões Teóricas
6. Estatísticas
Desafio 1: Probabilidades e DistribuiçõesDesafio 2: Teorema de BayesDesafio 3: Teste de HipótesesDesafio 4: Intervalos de ConfiançaDesafio 5: CorrelaçãoQuestões Teóricas
7. Scikit-learn
Desafio 1: Escalonamento de DadosDesafio 2: Criação de Modelo BásicoDesafio 3: PipelinesDesafio 4: Validação CruzadaDesafio 5: Ajuste de HiperparâmetrosQuestões Teóricas

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Desafio 2: Manipulação de Array

O NumPy oferece um conjunto completo de ferramentas para modificar e reformular arrays. Os principais benefícios incluem:

  • Capacidades Diversas: Desde a reformulação até a divisão, o NumPy oferece uma ampla gama de funções para modificar arrays de acordo com as necessidades.
  • Operações no local: Muitas funções do NumPy podem realizar modificações in loco, ou seja, sem criar uma cópia do array, garantindo um uso eficiente da memória.
  • Sintaxe Intuitiva: As manipulações de arrays muitas vezes têm uma sintaxe muito legível e direta, tornando o código autoexplicativo.

A habilidade de manipular arrays de maneira transparente é a base de muitas tarefas numéricas e de ciência de dados, tornando essas funções indispensáveis.

Tarefa
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Manipule arrays para alterar sua forma e obter os elementos desejados.

  1. Extraia os elementos diagonais.
  2. Recupere os elementos na segunda linha.
  3. Extraia a 2ª e 3ª filas e altere sua forma para (5, 2).
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Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 2. Capítulo 2
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Desafio 2: Manipulação de Array

O NumPy oferece um conjunto completo de ferramentas para modificar e reformular arrays. Os principais benefícios incluem:

  • Capacidades Diversas: Desde a reformulação até a divisão, o NumPy oferece uma ampla gama de funções para modificar arrays de acordo com as necessidades.
  • Operações no local: Muitas funções do NumPy podem realizar modificações in loco, ou seja, sem criar uma cópia do array, garantindo um uso eficiente da memória.
  • Sintaxe Intuitiva: As manipulações de arrays muitas vezes têm uma sintaxe muito legível e direta, tornando o código autoexplicativo.

A habilidade de manipular arrays de maneira transparente é a base de muitas tarefas numéricas e de ciência de dados, tornando essas funções indispensáveis.

Tarefa
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Manipule arrays para alterar sua forma e obter os elementos desejados.

  1. Extraia os elementos diagonais.
  2. Recupere os elementos na segunda linha.
  3. Extraia a 2ª e 3ª filas e altere sua forma para (5, 2).
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Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 2. Capítulo 2
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