Conteúdo do Curso

Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

1. Python

Introdução Desafio 1: Compreensão de Lista Desafio 2: Manipulação de Strings Desafio 3: Manipulação de Dicionário Desafio 4: Laços Aninhados Desafio 5: Classes Perguntas Teóricas

2. NumPy

Desafio 1: Criação de Array Desafio 2: Manipulação de Array Desafio 3: Insights Estatísticos Desafio 4: Tratamento de Valores Ausentes Desafio 5: Ordenação de Subarranjo Questões Teóricas

3. Pandas

Desafio 1: Criação de DataFrame Desafio 2: Agrupamento de Dados Desafio 3: Indexação e MultiIndexação Desafio 4: Alterando DataFrame Desafio 5: Iterando Sobre Dados Questões Teóricas

4. Matplotlib

Desafio 1: Fundamentos da Construção de Gráficos Desafio 2: Outros Tipos de Gráficos Desafio 3: Subtramas Desafio 4: Personalizando Gráficos Desafio 5: Adicionando Texto aos Gráficos Questões Teóricas

5. Seaborn

Desafio 1: Visualizando Distribuições Desafio 2: Explorando Dados Categóricos Desafio 3: Gráficos Relacionais Desafio 4: Gráficos de Regressão Desafio 5: Gráficos de Matriz Questões Teóricas

6. Estatísticas

Desafio 1: Probabilidades e Distribuições Desafio 2: Teorema de Bayes Desafio 3: Teste de Hipóteses Desafio 4: Intervalos de Confiança Desafio 5: Correlação Questões Teóricas

7. Scikit-learn

Desafio 1: Escalonamento de Dados Desafio 2: Criação de Modelo Básico Desafio 3: Pipelines Desafio 4: Validação Cruzada Desafio 5: Ajuste de Hiperparâmetros Questões Teóricas

Desafio 1: Criação de DataFrame

Pandas, uma poderosa biblioteca de manipulação de dados em Python, oferece múltiplos métodos eficientes e intuitivos para criar DataFrames. As vantagens de usar esses métodos incluem:

Versatilidade: Pandas oferece uma variedade de formas de criar DataFrames a partir de diferentes tipos de fontes de dados. Isso garante flexibilidade baseada na disponibilidade e no formato dos dados.
Facilidade de uso: A sintaxe para criar DataFrames é clara e consistente, simplificando as tarefas de preparação de dados.
Integração: DataFrames podem ser facilmente convertidos de e para outras estruturas de dados, promovendo a interoperabilidade com diferentes bibliotecas.

No âmbito da ciência de dados e análise, as ferramentas de criação de DataFrame do Pandas garantem tanto conveniência quanto consistência no seu fluxo de trabalho de processamento de dados.

Tarefa

Crie um DataFrame do Pandas usando três métodos diferentes:

Leia dados de um arquivo CSV.
Crie um DataFrame a partir de um array NumPy. Os nomes das colunas devem ser A, B e C.
Construa um DataFrame a partir de um dicionário Python.

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Seção 3. Capítulo 1

Desafio 1: Criação de DataFrame

Pandas, uma poderosa biblioteca de manipulação de dados em Python, oferece múltiplos métodos eficientes e intuitivos para criar DataFrames. As vantagens de usar esses métodos incluem:

Versatilidade: Pandas oferece uma variedade de formas de criar DataFrames a partir de diferentes tipos de fontes de dados. Isso garante flexibilidade baseada na disponibilidade e no formato dos dados.
Facilidade de uso: A sintaxe para criar DataFrames é clara e consistente, simplificando as tarefas de preparação de dados.
Integração: DataFrames podem ser facilmente convertidos de e para outras estruturas de dados, promovendo a interoperabilidade com diferentes bibliotecas.

Tarefa

Crie um DataFrame do Pandas usando três métodos diferentes:

Leia dados de um arquivo CSV.
Crie um DataFrame a partir de um array NumPy. Os nomes das colunas devem ser A, B e C.
Construa um DataFrame a partir de um dicionário Python.

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Seção 3. Capítulo 1

Desafio 1: Criação de DataFrame

Pandas, uma poderosa biblioteca de manipulação de dados em Python, oferece múltiplos métodos eficientes e intuitivos para criar DataFrames. As vantagens de usar esses métodos incluem:

Versatilidade: Pandas oferece uma variedade de formas de criar DataFrames a partir de diferentes tipos de fontes de dados. Isso garante flexibilidade baseada na disponibilidade e no formato dos dados.
Facilidade de uso: A sintaxe para criar DataFrames é clara e consistente, simplificando as tarefas de preparação de dados.
Integração: DataFrames podem ser facilmente convertidos de e para outras estruturas de dados, promovendo a interoperabilidade com diferentes bibliotecas.

Tarefa

Crie um DataFrame do Pandas usando três métodos diferentes:

Leia dados de um arquivo CSV.
Crie um DataFrame a partir de um array NumPy. Os nomes das colunas devem ser A, B e C.
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Pandas, uma poderosa biblioteca de manipulação de dados em Python, oferece múltiplos métodos eficientes e intuitivos para criar DataFrames. As vantagens de usar esses métodos incluem:

Versatilidade: Pandas oferece uma variedade de formas de criar DataFrames a partir de diferentes tipos de fontes de dados. Isso garante flexibilidade baseada na disponibilidade e no formato dos dados.
Facilidade de uso: A sintaxe para criar DataFrames é clara e consistente, simplificando as tarefas de preparação de dados.
Integração: DataFrames podem ser facilmente convertidos de e para outras estruturas de dados, promovendo a interoperabilidade com diferentes bibliotecas.

Tarefa

Crie um DataFrame do Pandas usando três métodos diferentes:

Leia dados de um arquivo CSV.
Crie um DataFrame a partir de um array NumPy. Os nomes das colunas devem ser A, B e C.
Construa um DataFrame a partir de um dicionário Python.

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