Análise exploratória com Python, Pandas, séries temporais e R. Ciência de Dados de verdade para minerar informação e inteligência dos seus bancos de dados Saiba como começar com Data Science.
Data Science
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Curso Python para Data Science: Introdução à linguagem e Numpy
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Curso Python para Data Science: Funções, Pacotes e Pandas básico
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Curso Python Pandas: Tratando e analisando dados
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Curso Pandas: Formatos diferentes de entrada e saída (IO)
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Curso Scraping com Python: Coleta de dados na web
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Curso Data Science: Introdução a análise de series temporais
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Curso Data analysis: introdução a séries temporais e análises
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Curso Data Analysis: Introdução com Google Sheets
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Curso SAS parte 1: Manipulando bases de dados
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Curso SAS parte 2: Interagindo bases de dados
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Curso Data Science: Modelos de regressão por baixo dos panos
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Curso Data Science: análise de séries temporais para previsão
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Curso GeoPandas Parte 1: Trabalhando com dados Geoespaciais
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Curso GeoPandas Parte 2: Visualização com mapas interativos
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Curso Reconhecimento de imagens: Twitter e Computer Vision API
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Curso Análise de dados: Introdução com R
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Curso (I/O) com R: Formatos diferentes de entrada e saída
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Curso Regressão Linear Simples em R: Correlação e Previsão
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Curso Análise e visualização de dados: ciência de dados com R
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Curso Análise de série temporal: COVID-19
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Curso Data Science: análises para saúde e medicina
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Curso Data Science: visualização de dados para saúde e medicina
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Curso Data Science: previsão com o ARIMA
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Curso Clustering: extraindo padrões de dados
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Curso MLOps: Machine Learning e APIs
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Curso MLOps: Deploy de modelos
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Curso Árvores de Decisão: Aprofundando em modelos de Machine Learning
Por onde começar com Data Science ?
Com a crescente quantidade de dados gerados por sistemas e empresas pelo mundo todo ficou cada vez mais evidente que essas informações poderiam ser usadas para trazer insights para área de negócios dentro das empresas. Com esses insights em mãos, o negócio pode ajustar seus produtos para ter uma melhor aderência com os consumidores, por exemplo.
Mas como fazemos isso?
A partir de um conjunto de dados - o dataset -, como a geolocalização do comércio de um bairro, quantidade de clientes em diferentes dias de semana e horários, entre outras informações, podemos desenvolver uma analise exploratória inicial que verificará en quais dias os restaurantes têm mais ou menos movimento e em quais horários. Isso abre portas para novas perguntas, como o que podemos fazer para tirar proveito dessas informações. Será que vale a pena dar desconto nos dias em que temos menos movimento? O que podemos fazer para atrair mais clientes nos dias mais cheios da semana?
Essa curiosidade é parte fundamental de quem trabalha com dados. Claro, também é necessário psosuir muita técnica para saber responder os questionamentos levantados pelos dados com o menor erro possível. Isso significa que é fundamental estudar técnicas de estatística e encontrar ferramentas para facilitar o trabalhao com esses dados, como a biblioteca Pandas por exemplo.
O fluxo de dados dentro dessas análise é dividido em 4 partes:
- Coleta de dados: Aqui vamos organizar nossos sistema para buscar os dados que consideramos relevantes para a próxima fase. Podemos usar algumas técnicas como scraping ou pegar um dataset pronto para trabalharmos.
- Preparação dos dados: Tendo os dados do sistema, podemos criar um Dataframe do Pandas e começar a manipular esses dados para extrair informações. Nesse momento estamos preparando os dados para a fase de análise, e é nesse ponto em que muitas funções do numpy podem ser utilizadas para facilitar esse trabalho.
- Análise: Agora que temos tudo pronto, estamos aptos a fazer uma análise exploratória dos dados e realmente buscar relações que possam nos interessar, a partir das quais levantaremos hipóteses para o negócio.
- Entrega: No final de todo esse processo, precisamos entregar algo para a área de negócio ou mesmo salvar as manipulações de dados para conseguirmos retomar o trabalho em um outro momento. Para a área de negócios, podemos entregar relatórios ou dashboards que contenham um resumo das informações que coletamos e as conclusões que chegamos durante esse processo. Para isso, dispomos de ferramentas de visualização como o Seaborn.
Tipos de dados
Vendo esse fluxo pode parecer que existe pouca variação dentro do trabalho de um cientista de dados, mas para cada tipo de dado e de problema dispomos de diferentes técnicas e maneiras de trabalhar. Séries temporais, por exemplo, possuem características muito diferentes de dados de geolocalização. Justamente por isso, é fundamental saber como trabalhar com cada tipo de dados!
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