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Aprenda Questões Teóricas | Seaborn
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

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Questões Teóricas

1. Como o parâmetro hue nas funções do Seaborn aprimora suas visualizações?

2. No Seaborn, ao utilizar a função displot(), o que acontece se você definir o parâmetro kde como True?

3. Ao visualizar correlações entre múltiplas variáveis em um conjunto de dados, qual função do Seaborn você poderia usar?

4. Qual função do Seaborn você usaria para visualizar a tendência central de uma distribuição com a dispersão dos dados?

5. Qual é a principal diferença entre sns.lmplot() e sns.regplot()?

6. Qual das seguintes funções do Seaborn é projetada especificamente para mostrar diferenças pareadas na distribuição de uma variável categórica usando gráficos de dispersão ou de linha?

7. Como o Seaborn se relaciona com o Matplotlib?

8. Em que cenário você poderia escolher o Seaborn em vez do Matplotlib para suas visualizações?

9. Ao lidar com um grande conjunto de dados, qual biblioteca geralmente é mais otimizada para desempenho?

10. Por que alguém poderia usar o Matplotlib diretamente ao trabalhar com o Seaborn?

11. Como você pode ajustar o estilo de um gráfico Seaborn?

12. Qual afirmação é verdadeira em relação à personalização e flexibilidade do Matplotlib e Seaborn?

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Como o parâmetro hue nas funções do Seaborn aprimora suas visualizações?

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No Seaborn, ao utilizar a função displot(), o que acontece se você definir o parâmetro kde como True?

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Ao visualizar correlações entre múltiplas variáveis em um conjunto de dados, qual função do Seaborn você poderia usar?

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Qual função do Seaborn você usaria para visualizar a tendência central de uma distribuição com a dispersão dos dados?

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Qual é a principal diferença entre sns.lmplot() e sns.regplot()?

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Qual das seguintes funções do Seaborn é projetada especificamente para mostrar diferenças pareadas na distribuição de uma variável categórica usando gráficos de dispersão ou de linha?

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Como o Seaborn se relaciona com o Matplotlib?

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Em que cenário você poderia escolher o Seaborn em vez do Matplotlib para suas visualizações?

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Ao lidar com um grande conjunto de dados, qual biblioteca geralmente é mais otimizada para desempenho?

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Por que alguém poderia usar o Matplotlib diretamente ao trabalhar com o Seaborn?

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Como você pode ajustar o estilo de um gráfico Seaborn?

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Qual afirmação é verdadeira em relação à personalização e flexibilidade do Matplotlib e Seaborn?

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Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 5. Capítulo 6
Sentimos muito que algo saiu errado. O que aconteceu?
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