Aprendizado de Máquina para Iniciantes Absolutos-Visualização de Dados com Python

A ciência de dados está ganhando impulso em várias aplicações, tornando-se um dos campos mais emocionantes utilizados em indústrias de alta tecnologia. Trata-se de um campo interdisciplinar que utiliza métodos científicos, algoritmos e métodos de visualização para extrair conhecimento e insights a partir de dados. Como resultado, um número crescente de empresas está buscando cientistas de dados, engenheiros de dados e especialistas em aprendizagem de máquina para desenvolver produtos, recursos e projetos que os ajudem a desencadeiar o poder de dados em projetos práticos de ciência de dados.

Às vezes, uma imagem vale mais que mil palavras ou pode-se dizer 'um gráfico vale mil pontos de dados'. Ao manuseio e processamento de dados, o primeiro e mais importante passo é conhecer os seus dados em detalhes. Por isso, é essencial aplicar um método de Análise de Dados Exploratórios (EDA) em todos os datasets disponíveis, resumindo suas principais características utilizando métodos de visualização de dados estatísticos e de dados. Usando esta abordagem, poderemos entender os recursos no dataset. Verifique a taxa de preenchimento de recursos relevantes para testar a qualidade dos dados, e entenda a escala e a unidade de cada recurso para decidir se serão necessárias quaisquer ações de normalização ou transformação. Nós também testaremos como eles estão correlacionados entre si para selecionar melhor os recursos mais relevantes e identificar padrões de dados que serão úteis para as etapas subsequentes.

Em Python, há uma variedade de bibliotecas de ciência de dados sendo usadas para a realização de visualização de dados. Este treinamento focará em duas bibliotecas prevalentes chamadas de 'Matplotlib' e 'Seaborn '. Usando aquelas bibliotecas, poderemos criar vários gráficos de visualização, incluindo gráficos de barras, gráficos de pizza, gráficos de mapas de árvore, gráficos de linha e área, histogramas, gráficos de curva de densidade e muitos mais. Aprendamos a selecionar o gráfico mais relevante para o trabalho necessário e ajustar os parâmetros de cada gráfico para obter um resultado perfeito de pixel para as necessidades do nosso projeto. Matricule-se hoje e inicie sua jornada para se tornar um cientista de dados!