Aprendizado de máquina para iniciantes absolutos - Visualização de dados com Python

A ciência de dados está ganhando força em várias aplicações, tornando-se um dos campos mais interessantes usados em indústrias de alta tecnologia. É um campo interdisciplinar que usa métodos científicos, algoritmos e métodos de visualização para extrair conhecimento e insights dos dados. Como resultado, um número crescente de empresas está procurando cientistas de dados, engenheiros de dados e especialistas em aprendizado de máquina para desenvolver produtos, recursos e projetos que as ajudem a liberar o poder dos dados em projetos práticos de ciência de dados

Às vezes, uma imagem vale mais que mil palavras ou pode-se dizer “um gráfico vale mais que mil pontos de dados”. Ao manipular e processar dados, a primeira e mais importante etapa é conhecê-los detalhadamente. Portanto, é essencial aplicar um método de Análise Exploratória de Dados (EDA) aos conjuntos de dados disponíveis, resumindo suas principais características usando métodos estatísticos e de visualização de dados. Usando essa abordagem, poderemos entender os recursos do conjunto de dados. Verifique a taxa de preenchimento dos recursos relevantes para testar a qualidade dos dados e entenda a escala e a unidade de cada recurso para decidir se alguma ação de normalização ou transformação será necessária. Também testaremos como eles estão correlacionados entre si para selecionar melhor os recursos mais relevantes e identificar padrões de dados que serão úteis nas etapas subsequentes

Em Python, há uma variedade de bibliotecas de ciência de dados sendo usadas para realizar a visualização de dados. Este treinamento se concentrará em duas bibliotecas predominantes chamadas 'Matplotlib' e 'Seaborn'. Usando essas bibliotecas, poderemos criar vários gráficos de visualização, incluindo gráficos de barras, gráficos circulares, gráficos de mapas de árvores, gráficos de linhas e áreas, histogramas, gráficos de curvas de densidade e muito mais. Aprenderemos a selecionar o gráfico mais relevante para o trabalho necessário e ajustar os parâmetros de cada gráfico para obter um resultado perfeito de acordo com as necessidades do nosso projeto. Inscreva-se hoje e comece sua jornada para se tornar um cientista de dados! Este curso não foi atualizado com o uso de modelos de IA generativa, como o ChatGPT