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Desafio 1: Visualizando Distribuições | Seaborn
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
2. NumPy
3. Pandas
4. Matplotlib
5. Seaborn
6. Estatísticas
7. Scikit-learn

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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
test

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Usando Seaborn, visualize a distribuição de um conjunto de dados:

  1. Plote uma distribuição univariada dos dados utilizando um histograma e sobreponha-o com uma estimativa de densidade kernel (KDE).
  2. 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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Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 5. Capítulo 1
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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.

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Usando Seaborn, visualize a distribuição de um conjunto de dados:

  1. Plote uma distribuição univariada dos dados utilizando um histograma e sobreponha-o com uma estimativa de densidade kernel (KDE).
  2. 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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