Introdução

Bem-vindo ao curso de Preparação para Entrevistas em Ciência de Dados! Este curso irá avaliar seu entendimento sobre tópicos de ciência de dados através de exercícios tanto teóricos quanto práticos. Isso garante que você esteja bem preparado para demonstrar sua expertise durante as entrevistas. Vamos nos aprofundar nas partes integrantes da ciência de dados que iremos abordar:

Python

Python é a espinha dorsal da ciência de dados moderna. Com sua simplicidade e legibilidade, o Python oferece uma extensa gama de bibliotecas e frameworks, tornando a manipulação de dados, análise e visualização fluidas. Um entendimento profundo de Python é essencial não apenas para entrevistas de codificação, mas também para as tarefas do dia a dia em ciência de dados.

Numpy

Numpy, abreviação de Python Numérico, é um pacote fundamental para computações numéricas em Python. Ele oferece suporte para grandes matrizes multidimensionais e matrizes, juntamente com uma coleção de funções matemáticas para operar nessas matrizes. Compreender o Numpy é crucial para tarefas que envolvem dados numéricos.

Pandas

Pandas é a biblioteca de referência para manipulação de dados e análise. Oferece estruturas de dados para armazenar de forma eficiente grandes conjuntos de dados e ferramentas para reestruturar, agregar, e filtrar dados. Um cientista de dados geralmente passa uma parte significativa do tempo manipulando dados, o que torna Pandas uma ferramenta indispensável no seu arsenal.

Matplotlib

A visualização é um aspecto chave da ciência de dados. O Matplotlib permite a criação de visualizações estáticas, interativas e animadas em Python. Ele oferece uma maneira de representar visualmente os dados, facilitando a percepção de padrões e insights.

Seaborn

Baseado no Matplotlib, Seaborn é uma biblioteca de visualização de dados estatísticos que oferece uma interface de nível superior para a criação de gráficos atraentes. É projetado para trabalhar de forma integrada com data frames no Pandas e arrays no Numpy, tornando o processo de visualização mais intuitivo e menos demorado.

Estatísticas

A ciência de dados está ancorada em estatísticas. Desde testes de hipóteses até compreender distribuições, um sólido entendimento em estatísticas permite que cientistas de dados façam decisões informadas baseadas em dados, identifiquem padrões, e realizem previsões precisas.

Scikit-learn

Machine Learning é um importante subconjunto da ciência de dados, e o Scikit-learn é uma das bibliotecas mais utilizadas para ML. Ele oferece ferramentas simples e eficientes para mineração de dados e análise. Saber como aproveitar as ferramentas do Scikit-learn é essencial para tarefas como construção de modelos, avaliação e implantação.

Estrutura

Entrevistas frequentemente incluem uma parte prática na qual você precisa demonstrar a habilidade de completar rapidamente uma tarefa simples. Isso é necessário para assegurar que você realmente sabe e pode colocar em prática pelo menos as coisas básicas nos tópicos que você indica em seu currículo.

Quanto mais difícil a posição para a qual você está se candidatando, mais difíceis serão as tarefas. Neste curso, consideraremos apenas tarefas bastante simples que você pode resolver em uma entrevista a nível Júnior.

Após cada tarefa, você pode abrir a Descrição do Código para ver uma explicação de cada linha do código e possíveis alternativas. Recomenda-se que você primeiro tente resolver a tarefa por conta própria e só depois abra a seção Descrição do Código para testar seu conhecimento.

Outra parte importante da entrevista técnica é o teste de conhecimento teórico. Ele também testa o quanto você entende como o código ou outro sistema se comportará na prática em uma dada situação.

Conclusão

Em conclusão, cada um destes componentes forma uma parte integral do conjunto de ferramentas de um cientista de dados. Se você não tem certeza de que sabe o suficiente para completar este curso, recomendamos que você primeiro siga os trilhos:

Vamos embarcar juntos nessa jornada!

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Obrigado pelo seu feedback!

Seção 1. Capítulo 1