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Desafio 1: Visualizando Distribuições | 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 1: Visualizando Distribuições

Entender como os dados estão distribuídos é fundamental no processo de análise de dados. Distribuições nos ajudam a visualizar as tendências centrais, a variabilidade e a presença de quaisquer outliers em nosso conjunto de dados. Seaborn, uma biblioteca de plotagem estatística construída em cima do Matplotlib, oferece um conjunto de ferramentas que facilitam a visualização de distribuições.

Os vários gráficos e ferramentas das utilidades de distribuição do Seaborn podem:

  • Examinar a distribuição de um conjunto de dados.
  • Visualizar a relação entre múltiplas variáveis.
  • Exibir as distribuições de probabilidade subjacentes dos conjuntos de dados.

Usar o Seaborn para criar gráficos de distribuição garante que o espectador possa obter uma visão abrangente da distribuição dos dados e suas características.

Tarefa
test

Swipe to show code editor

Usando Seaborn, visualize a distribuição de um conjunto de dados:

  1. Plote uma distribuição univariada dos dados utilizando um histograma e sobreponha-o com uma estimativa de densidade kernel (KDE).
  2. Visualize a distribuição bivariada entre duas variáveis utilizando um gráfico de dispersão e inclua um gráfico KDE para observar a densidade dos dados.
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 1
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bookDesafio 1: Visualizando Distribuições

Entender como os dados estão distribuídos é fundamental no processo de análise de dados. Distribuições nos ajudam a visualizar as tendências centrais, a variabilidade e a presença de quaisquer outliers em nosso conjunto de dados. Seaborn, uma biblioteca de plotagem estatística construída em cima do Matplotlib, oferece um conjunto de ferramentas que facilitam a visualização de distribuições.

Os vários gráficos e ferramentas das utilidades de distribuição do Seaborn podem:

  • Examinar a distribuição de um conjunto de dados.
  • Visualizar a relação entre múltiplas variáveis.
  • Exibir as distribuições de probabilidade subjacentes dos conjuntos de dados.

Usar o Seaborn para criar gráficos de distribuição garante que o espectador possa obter uma visão abrangente da distribuição dos dados e suas características.

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  1. Plote uma distribuição univariada dos dados utilizando um histograma e sobreponha-o com uma estimativa de densidade kernel (KDE).
  2. Visualize a distribuição bivariada entre duas variáveis utilizando um gráfico de dispersão e inclua um gráfico KDE para observar a densidade dos dados.
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Os vários gráficos e ferramentas das utilidades de distribuição do Seaborn podem:

  • Examinar a distribuição de um conjunto de dados.
  • Visualizar a relação entre múltiplas variáveis.
  • Exibir as distribuições de probabilidade subjacentes dos conjuntos de dados.

Usar o Seaborn para criar gráficos de distribuição garante que o espectador possa obter uma visão abrangente da distribuição dos dados e suas características.

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  2. Visualize a distribuição bivariada entre duas variáveis utilizando um gráfico de dispersão e inclua um gráfico KDE para observar a densidade dos dados.
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Os vários gráficos e ferramentas das utilidades de distribuição do Seaborn podem:

  • Examinar a distribuição de um conjunto de dados.
  • Visualizar a relação entre múltiplas variáveis.
  • Exibir as distribuições de probabilidade subjacentes dos conjuntos de dados.

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