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Desafio 1: Compreensão de Lista | Python
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: Compreensão de Lista

Compreensões de lista em Python fornecem uma maneira elegante e concisa de criar listas. Suas vantagens são:

  • Legibilidade e concisão: Compreensões de lista permitem reduzir a quantidade de código, tornando-o mais legível e conciso. Em vez de usar múltiplas linhas de código com laços de repetição e declarações condicionais, você pode obter o mesmo resultado em uma linha.
  • Desempenho: Em muitos casos, compreensões de lista são mais rápidas do que laços tradicionais, especialmente ao processar grandes quantidades de dados, o que é chave na Ciência de Dados.
  • Capacidades de filtragem incorporadas: Estas permitem aplicar facilmente expressões condicionais para filtrar dados, o que é particularmente útil ao pré-processar e limpar conjuntos de dados.

Assim, compreensões de lista são uma ferramenta poderosa nas mãos de um cientista de dados, permitindo processar e transformar dados de maneira rápida e eficiente.

Tarefa
test

Swipe to show code editor

Dada uma lista de números, escreva uma função em Python para elevar ao quadrado todos os números pares da lista. A lista [1, 2, 3, 4, 5] deve resultar em [4, 16].

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Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 1. Capítulo 2
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Desafio 1: Compreensão de Lista

Compreensões de lista em Python fornecem uma maneira elegante e concisa de criar listas. Suas vantagens são:

  • Legibilidade e concisão: Compreensões de lista permitem reduzir a quantidade de código, tornando-o mais legível e conciso. Em vez de usar múltiplas linhas de código com laços de repetição e declarações condicionais, você pode obter o mesmo resultado em uma linha.
  • Desempenho: Em muitos casos, compreensões de lista são mais rápidas do que laços tradicionais, especialmente ao processar grandes quantidades de dados, o que é chave na Ciência de Dados.
  • Capacidades de filtragem incorporadas: Estas permitem aplicar facilmente expressões condicionais para filtrar dados, o que é particularmente útil ao pré-processar e limpar conjuntos de dados.

Assim, compreensões de lista são uma ferramenta poderosa nas mãos de um cientista de dados, permitindo processar e transformar dados de maneira rápida e eficiente.

Tarefa
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Dada uma lista de números, escreva uma função em Python para elevar ao quadrado todos os números pares da lista. A lista [1, 2, 3, 4, 5] deve resultar em [4, 16].

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