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Desafio 1: Fundamentos da Construção de Gráficos | Matplotlib
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

bookDesafio 1: Fundamentos da Construção de Gráficos

O Matplotlib, uma biblioteca fundamental de visualização no Python, oferece uma vasta gama de capacidades de plotagem que são tanto expressivas quanto eficientes. Algumas vantagens convincentes do uso do Matplotlib para suas tarefas de visualização de dados incluem:

  • Versatilidade: Matplotlib suporta uma gama diversificada de gráficos, desde gráficos de linha básicos até visualizações mais complexas, como gráficos de contorno.
  • Customização: Cada aspecto de um gráfico, das suas cores aos seus rótulos, pode ser personalizado, proporcionando controle total ao usuário.
  • Integração: Opera de forma integrada com outras bibliotecas, especialmente Pandas e NumPy, tornando-se uma ferramenta fundamental no fluxo de trabalho de análise de dados.

Para aspirantes a cientistas de dados, analistas ou qualquer pessoa interessada em representação visual, as funções de plotagem do Matplotlib atuam como uma ponte entre dados brutos e insights.

Tarefa
test

Swipe to show code editor

Trace três tipos fundamentais de gráficos usando o Matplotlib:

  1. Trace um gráfico de linha simples.
  2. Crie um gráfico de dispersão.
  3. Gere um histograma.
Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 4. Capítulo 1
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O Matplotlib, uma biblioteca fundamental de visualização no Python, oferece uma vasta gama de capacidades de plotagem que são tanto expressivas quanto eficientes. Algumas vantagens convincentes do uso do Matplotlib para suas tarefas de visualização de dados incluem:

  • Versatilidade: Matplotlib suporta uma gama diversificada de gráficos, desde gráficos de linha básicos até visualizações mais complexas, como gráficos de contorno.
  • Customização: Cada aspecto de um gráfico, das suas cores aos seus rótulos, pode ser personalizado, proporcionando controle total ao usuário.
  • Integração: Opera de forma integrada com outras bibliotecas, especialmente Pandas e NumPy, tornando-se uma ferramenta fundamental no fluxo de trabalho de análise de dados.

Para aspirantes a cientistas de dados, analistas ou qualquer pessoa interessada em representação visual, as funções de plotagem do Matplotlib atuam como uma ponte entre dados brutos e insights.

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  1. Trace um gráfico de linha simples.
  2. Crie um gráfico de dispersão.
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O Matplotlib, uma biblioteca fundamental de visualização no Python, oferece uma vasta gama de capacidades de plotagem que são tanto expressivas quanto eficientes. Algumas vantagens convincentes do uso do Matplotlib para suas tarefas de visualização de dados incluem:

  • Versatilidade: Matplotlib suporta uma gama diversificada de gráficos, desde gráficos de linha básicos até visualizações mais complexas, como gráficos de contorno.
  • Customização: Cada aspecto de um gráfico, das suas cores aos seus rótulos, pode ser personalizado, proporcionando controle total ao usuário.
  • Integração: Opera de forma integrada com outras bibliotecas, especialmente Pandas e NumPy, tornando-se uma ferramenta fundamental no fluxo de trabalho de análise de dados.

Para aspirantes a cientistas de dados, analistas ou qualquer pessoa interessada em representação visual, as funções de plotagem do Matplotlib atuam como uma ponte entre dados brutos e insights.

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  2. Crie um gráfico de dispersão.
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O Matplotlib, uma biblioteca fundamental de visualização no Python, oferece uma vasta gama de capacidades de plotagem que são tanto expressivas quanto eficientes. Algumas vantagens convincentes do uso do Matplotlib para suas tarefas de visualização de dados incluem:

  • Versatilidade: Matplotlib suporta uma gama diversificada de gráficos, desde gráficos de linha básicos até visualizações mais complexas, como gráficos de contorno.
  • Customização: Cada aspecto de um gráfico, das suas cores aos seus rótulos, pode ser personalizado, proporcionando controle total ao usuário.
  • Integração: Opera de forma integrada com outras bibliotecas, especialmente Pandas e NumPy, tornando-se uma ferramenta fundamental no fluxo de trabalho de análise de dados.

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  2. Crie um gráfico de dispersão.
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