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Desafio 4: Gráficos de Regressão | 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

bookDesafio 4: Gráficos de Regressão

Explorar o grau e a natureza da relação entre variáveis é fundamental na ciência de dados. Uma maneira eficiente de discernir essa relação, especialmente ao prever o comportamento de uma variável com base em outra, é por meio dos plots de regressão. Seaborn se destaca com sua extensa API, equipando os usuários com ferramentas intuitivas para visualizar linhas de regressão e a dispersão dos dados ao redor delas.

Os plots de regressão no Seaborn são projetados para:

  • Analisar as relações lineares entre duas variáveis numéricas.
  • Projetar resultados potenciais com base na análise de regressão.
  • Destacar a dispersão ou desvio dos pontos de dados da linha de regressão.

Ao aproveitar o poder dos plots de regressão do Seaborn, os praticantes podem entender as relações lineares, avaliar a qualidade do ajuste e fazer previsões informadas.

Tarefa
test

Swipe to show code editor

Usando Seaborn, destaque a relação linear em um conjunto de dados:

  1. Plote uma linha de regressão para ver como duas variáveis se relacionam linearmente.
  2. Diferencie a dispersão dos dados e a linha de regressão com base em uma variável categórica.
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 5. Capítulo 4
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bookDesafio 4: Gráficos de Regressão

Explorar o grau e a natureza da relação entre variáveis é fundamental na ciência de dados. Uma maneira eficiente de discernir essa relação, especialmente ao prever o comportamento de uma variável com base em outra, é por meio dos plots de regressão. Seaborn se destaca com sua extensa API, equipando os usuários com ferramentas intuitivas para visualizar linhas de regressão e a dispersão dos dados ao redor delas.

Os plots de regressão no Seaborn são projetados para:

  • Analisar as relações lineares entre duas variáveis numéricas.
  • Projetar resultados potenciais com base na análise de regressão.
  • Destacar a dispersão ou desvio dos pontos de dados da linha de regressão.

Ao aproveitar o poder dos plots de regressão do Seaborn, os praticantes podem entender as relações lineares, avaliar a qualidade do ajuste e fazer previsões informadas.

Tarefa
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Usando Seaborn, destaque a relação linear em um conjunto de dados:

  1. Plote uma linha de regressão para ver como duas variáveis se relacionam linearmente.
  2. Diferencie a dispersão dos dados e a linha de regressão com base em uma variável categórica.
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Explorar o grau e a natureza da relação entre variáveis é fundamental na ciência de dados. Uma maneira eficiente de discernir essa relação, especialmente ao prever o comportamento de uma variável com base em outra, é por meio dos plots de regressão. Seaborn se destaca com sua extensa API, equipando os usuários com ferramentas intuitivas para visualizar linhas de regressão e a dispersão dos dados ao redor delas.

Os plots de regressão no Seaborn são projetados para:

  • Analisar as relações lineares entre duas variáveis numéricas.
  • Projetar resultados potenciais com base na análise de regressão.
  • Destacar a dispersão ou desvio dos pontos de dados da linha de regressão.

Ao aproveitar o poder dos plots de regressão do Seaborn, os praticantes podem entender as relações lineares, avaliar a qualidade do ajuste e fazer previsões informadas.

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Explorar o grau e a natureza da relação entre variáveis é fundamental na ciência de dados. Uma maneira eficiente de discernir essa relação, especialmente ao prever o comportamento de uma variável com base em outra, é por meio dos plots de regressão. Seaborn se destaca com sua extensa API, equipando os usuários com ferramentas intuitivas para visualizar linhas de regressão e a dispersão dos dados ao redor delas.

Os plots de regressão no Seaborn são projetados para:

  • Analisar as relações lineares entre duas variáveis numéricas.
  • Projetar resultados potenciais com base na análise de regressão.
  • Destacar a dispersão ou desvio dos pontos de dados da linha de regressão.

Ao aproveitar o poder dos plots de regressão do Seaborn, os praticantes podem entender as relações lineares, avaliar a qualidade do ajuste e fazer previsões informadas.

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