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Aprenda Desafio 1: Visualizando Distribuições | Seaborn
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

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Desafio 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

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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.

Solução

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Obrigado pelo seu feedback!

Seção 5. Capítulo 1

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Desafio 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.

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  1. Plote uma distribuição univariada dos dados utilizando um histograma e sobreponha-o com uma estimativa de densidade kernel (KDE).
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