Conteúdo do Curso
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
Desafio 5: Gráficos de Matriz
Os dados muitas vezes vêm em formato de matriz, onde linhas e colunas representam diferentes variáveis ou categorias. Para visualizar esses dados estruturados de forma eficaz, os gráficos de matriz são uma solução valiosa. O Seaborn, conhecido por suas capacidades abrangentes de plotagem, oferece ferramentas especializadas para criar visualizações de matriz poderosas.
Os gráficos de matriz no Seaborn permitem que você:
- Visualize a relação entre duas variáveis categóricas.
- Exiba a distribuição dos dados em formato de mapa de calor (heatmap).
- Explore estruturas hierárquicas nos dados usando mapas de clusters.
Com os gráficos de matriz do Seaborn, os analistas podem navegar por estruturas de dados complexas, extrair padrões e tomar decisões baseadas em dados com facilidade.
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Utilizando o Seaborn, demonstre a estrutura matricial em um conjunto de dados:
- Plote um mapa de calor de uma matriz de correlação.
- Anote o mapa de calor com os valores de correlação reais.
Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixoObrigado pelo seu feedback!
Desafio 5: Gráficos de Matriz
Os dados muitas vezes vêm em formato de matriz, onde linhas e colunas representam diferentes variáveis ou categorias. Para visualizar esses dados estruturados de forma eficaz, os gráficos de matriz são uma solução valiosa. O Seaborn, conhecido por suas capacidades abrangentes de plotagem, oferece ferramentas especializadas para criar visualizações de matriz poderosas.
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- Exiba a distribuição dos dados em formato de mapa de calor (heatmap).
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Os dados muitas vezes vêm em formato de matriz, onde linhas e colunas representam diferentes variáveis ou categorias. Para visualizar esses dados estruturados de forma eficaz, os gráficos de matriz são uma solução valiosa. O Seaborn, conhecido por suas capacidades abrangentes de plotagem, oferece ferramentas especializadas para criar visualizações de matriz poderosas.
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