Conteúdo do Curso
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
Desafio 1: Visualizando Distribuições
Entender como os dados estão distribuídos é fundamental no processo de análise de dados. Distribuições nos ajudam a visualizar as tendências centrais, a variabilidade e a presença de quaisquer outliers em nosso conjunto de dados. Seaborn, uma biblioteca de plotagem estatística construída em cima do Matplotlib, oferece um conjunto de ferramentas que facilitam a visualização de distribuições.
Os vários gráficos e ferramentas das utilidades de distribuição do Seaborn podem:
- Examinar a distribuição de um conjunto de dados.
- Visualizar a relação entre múltiplas variáveis.
- Exibir as distribuições de probabilidade subjacentes dos conjuntos de dados.
Usar o Seaborn para criar gráficos de distribuição garante que o espectador possa obter uma visão abrangente da distribuição dos dados e suas características.
Tarefa
Usando Seaborn, visualize a distribuição de um conjunto de dados:
- Plote uma distribuição univariada dos dados utilizando um histograma e sobreponha-o com uma estimativa de densidade kernel (KDE).
- Visualize a distribuição bivariada entre duas variáveis utilizando um gráfico de dispersão e inclua um gráfico KDE para observar a densidade dos dados.
Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixoObrigado pelo seu feedback!
Desafio 1: Visualizando Distribuições
Entender como os dados estão distribuídos é fundamental no processo de análise de dados. Distribuições nos ajudam a visualizar as tendências centrais, a variabilidade e a presença de quaisquer outliers em nosso conjunto de dados. Seaborn, uma biblioteca de plotagem estatística construída em cima do Matplotlib, oferece um conjunto de ferramentas que facilitam a visualização de distribuições.
Os vários gráficos e ferramentas das utilidades de distribuição do Seaborn podem:
- Examinar a distribuição de um conjunto de dados.
- Visualizar a relação entre múltiplas variáveis.
- Exibir as distribuições de probabilidade subjacentes dos conjuntos de dados.
Usar o Seaborn para criar gráficos de distribuição garante que o espectador possa obter uma visão abrangente da distribuição dos dados e suas características.
Tarefa
Usando Seaborn, visualize a distribuição de um conjunto de dados:
- Plote uma distribuição univariada dos dados utilizando um histograma e sobreponha-o com uma estimativa de densidade kernel (KDE).
- Visualize a distribuição bivariada entre duas variáveis utilizando um gráfico de dispersão e inclua um gráfico KDE para observar a densidade dos dados.
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Entender como os dados estão distribuídos é fundamental no processo de análise de dados. Distribuições nos ajudam a visualizar as tendências centrais, a variabilidade e a presença de quaisquer outliers em nosso conjunto de dados. Seaborn, uma biblioteca de plotagem estatística construída em cima do Matplotlib, oferece um conjunto de ferramentas que facilitam a visualização de distribuições.
Os vários gráficos e ferramentas das utilidades de distribuição do Seaborn podem:
- Examinar a distribuição de um conjunto de dados.
- Visualizar a relação entre múltiplas variáveis.
- Exibir as distribuições de probabilidade subjacentes dos conjuntos de dados.
Usar o Seaborn para criar gráficos de distribuição garante que o espectador possa obter uma visão abrangente da distribuição dos dados e suas características.
Tarefa
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- Plote uma distribuição univariada dos dados utilizando um histograma e sobreponha-o com uma estimativa de densidade kernel (KDE).
- Visualize a distribuição bivariada entre duas variáveis utilizando um gráfico de dispersão e inclua um gráfico KDE para observar a densidade dos dados.
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Os vários gráficos e ferramentas das utilidades de distribuição do Seaborn podem:
- Examinar a distribuição de um conjunto de dados.
- Visualizar a relação entre múltiplas variáveis.
- Exibir as distribuições de probabilidade subjacentes dos conjuntos de dados.
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Tarefa
Usando Seaborn, visualize a distribuição de um conjunto de dados:
- Plote uma distribuição univariada dos dados utilizando um histograma e sobreponha-o com uma estimativa de densidade kernel (KDE).
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