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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Desafio 4: Tratamento de Valores Ausentes | 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

bookDesafio 4: Tratamento de Valores Ausentes

Gerenciar lacunas nos seus conjuntos de dados é uma tarefa que nenhum cientista de dados pode ignorar. Neste âmbito, NumPy oferece um amplo conjunto de ferramentas. Seja detectando, removendo ou preenchendo valores ausentes, o NumPy possui funcionalidades feitas sob medida para lidar com essas tarefas com facilidade.

Empregar as capacidades do NumPy no tratamento de valores ausentes não apenas refina seus conjuntos de dados, mas também abre caminho para uma análise mais robusta e confiável, um pilar fundamental nos empreendimentos da ciência de dados.

Tarefa

Às vezes, conjuntos de dados podem ter valores ausentes ou não numéricos. Lidar com eles de forma eficiente com numpy.

  1. Verifique a presença de valores NaN. Defina True se NaN existir, False se não.
  2. Substitua valores NaN por 0.
Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 2. Capítulo 4
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Gerenciar lacunas nos seus conjuntos de dados é uma tarefa que nenhum cientista de dados pode ignorar. Neste âmbito, NumPy oferece um amplo conjunto de ferramentas. Seja detectando, removendo ou preenchendo valores ausentes, o NumPy possui funcionalidades feitas sob medida para lidar com essas tarefas com facilidade.

Empregar as capacidades do NumPy no tratamento de valores ausentes não apenas refina seus conjuntos de dados, mas também abre caminho para uma análise mais robusta e confiável, um pilar fundamental nos empreendimentos da ciência de dados.

Tarefa

Às vezes, conjuntos de dados podem ter valores ausentes ou não numéricos. Lidar com eles de forma eficiente com numpy.

  1. Verifique a presença de valores NaN. Defina True se NaN existir, False se não.
  2. Substitua valores NaN por 0.
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Gerenciar lacunas nos seus conjuntos de dados é uma tarefa que nenhum cientista de dados pode ignorar. Neste âmbito, NumPy oferece um amplo conjunto de ferramentas. Seja detectando, removendo ou preenchendo valores ausentes, o NumPy possui funcionalidades feitas sob medida para lidar com essas tarefas com facilidade.

Empregar as capacidades do NumPy no tratamento de valores ausentes não apenas refina seus conjuntos de dados, mas também abre caminho para uma análise mais robusta e confiável, um pilar fundamental nos empreendimentos da ciência de dados.

Tarefa

Às vezes, conjuntos de dados podem ter valores ausentes ou não numéricos. Lidar com eles de forma eficiente com numpy.

  1. Verifique a presença de valores NaN. Defina True se NaN existir, False se não.
  2. Substitua valores NaN por 0.
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Empregar as capacidades do NumPy no tratamento de valores ausentes não apenas refina seus conjuntos de dados, mas também abre caminho para uma análise mais robusta e confiável, um pilar fundamental nos empreendimentos da ciência de dados.

Tarefa

Às vezes, conjuntos de dados podem ter valores ausentes ou não numéricos. Lidar com eles de forma eficiente com numpy.

  1. Verifique a presença de valores NaN. Defina True se NaN existir, False se não.
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