Conteúdo do Curso

Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

1. Python

Introdução Desafio 1: Compreensão de Lista Desafio 2: Manipulação de Strings Desafio 3: Manipulação de Dicionário Desafio 4: Laços Aninhados Desafio 5: Classes Perguntas Teóricas

2. NumPy

Desafio 1: Criação de Array Desafio 2: Manipulação de Array Desafio 3: Insights Estatísticos Desafio 4: Tratamento de Valores Ausentes Desafio 5: Ordenação de Subarranjo Questões Teóricas

3. Pandas

Desafio 1: Criação de DataFrame Desafio 2: Agrupamento de Dados Desafio 3: Indexação e MultiIndexação Desafio 4: Alterando DataFrame Desafio 5: Iterando Sobre Dados Questões Teóricas

4. Matplotlib

Desafio 1: Fundamentos da Construção de Gráficos Desafio 2: Outros Tipos de Gráficos Desafio 3: Subtramas Desafio 4: Personalizando Gráficos Desafio 5: Adicionando Texto aos Gráficos Questões Teóricas

5. Seaborn

Desafio 1: Visualizando Distribuições Desafio 2: Explorando Dados Categóricos Desafio 3: Gráficos Relacionais Desafio 4: Gráficos de Regressão Desafio 5: Gráficos de Matriz Questões Teóricas

6. Estatísticas

Desafio 1: Probabilidades e Distribuições Desafio 2: Teorema de Bayes Desafio 3: Teste de Hipóteses Desafio 4: Intervalos de Confiança Desafio 5: Correlação Questões Teóricas

7. Scikit-learn

Desafio 1: Escalonamento de Dados Desafio 2: Criação de Modelo Básico Desafio 3: Pipelines Desafio 4: Validação Cruzada Desafio 5: Ajuste de Hiperparâmetros Questões Teóricas

Desafio 5: Iterando Sobre Dados

Iterar sobre conjuntos de dados no Pandas é uma operação crucial, especialmente quando se precisa aplicar etapas de processamento de dados personalizadas a cada linha ou coluna. Pandas oferece:

Flexibilidade: Seja para processar dados por linha, coluna ou individualmente por célula, o Pandas dispõe de múltiplos métodos.
Eficiência: Embora geralmente seja mais eficiente usar operações vetorizadas do Pandas, por vezes a iteração é a abordagem mais direta.

Entender como iterar eficazmente sobre conjuntos de dados no Pandas pode ser de grande ajuda na fase de limpeza e pré-processamento de dados.

Tarefa

Swipe to show code editor

Descubra diferentes maneiras de iterar sobre conjuntos de dados no Pandas:

Iterar sobre linhas de um DataFrame.
Iterar sobre os nomes das colunas de um DataFrame.
Aplicar uma função personalizada a cada célula em uma coluna do DataFrame.
Usar a função map para formatar todo o DataFrame.

Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo

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Seção 3. Capítulo 5

Desafio 5: Iterando Sobre Dados

Iterar sobre conjuntos de dados no Pandas é uma operação crucial, especialmente quando se precisa aplicar etapas de processamento de dados personalizadas a cada linha ou coluna. Pandas oferece:

Flexibilidade: Seja para processar dados por linha, coluna ou individualmente por célula, o Pandas dispõe de múltiplos métodos.
Eficiência: Embora geralmente seja mais eficiente usar operações vetorizadas do Pandas, por vezes a iteração é a abordagem mais direta.

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Desafio 5: Iterando Sobre Dados

Iterar sobre conjuntos de dados no Pandas é uma operação crucial, especialmente quando se precisa aplicar etapas de processamento de dados personalizadas a cada linha ou coluna. Pandas oferece:

Flexibilidade: Seja para processar dados por linha, coluna ou individualmente por célula, o Pandas dispõe de múltiplos métodos.
Eficiência: Embora geralmente seja mais eficiente usar operações vetorizadas do Pandas, por vezes a iteração é a abordagem mais direta.

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Iterar sobre conjuntos de dados no Pandas é uma operação crucial, especialmente quando se precisa aplicar etapas de processamento de dados personalizadas a cada linha ou coluna. Pandas oferece:

Flexibilidade: Seja para processar dados por linha, coluna ou individualmente por célula, o Pandas dispõe de múltiplos métodos.
Eficiência: Embora geralmente seja mais eficiente usar operações vetorizadas do Pandas, por vezes a iteração é a abordagem mais direta.

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Aplicar uma função personalizada a cada célula em uma coluna do DataFrame.
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