Conteúdo do Curso

Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

1. Python

Introdução Desafio 1: Compreensão de Lista Desafio 2: Manipulação de Strings Desafio 3: Manipulação de Dicionário Desafio 4: Laços Aninhados Desafio 5: Classes Perguntas Teóricas

2. NumPy

Desafio 1: Criação de Array Desafio 2: Manipulação de Array Desafio 3: Insights Estatísticos Desafio 4: Tratamento de Valores Ausentes Desafio 5: Ordenação de Subarranjo Questões Teóricas

3. Pandas

Desafio 1: Criação de DataFrame Desafio 2: Agrupamento de Dados Desafio 3: Indexação e MultiIndexação Desafio 4: Alterando DataFrame Desafio 5: Iterando Sobre Dados Questões Teóricas

4. Matplotlib

Desafio 1: Fundamentos da Construção de Gráficos Desafio 2: Outros Tipos de Gráficos Desafio 3: Subtramas Desafio 4: Personalizando Gráficos Desafio 5: Adicionando Texto aos Gráficos Questões Teóricas

5. Seaborn

Desafio 1: Visualizando Distribuições Desafio 2: Explorando Dados Categóricos Desafio 3: Gráficos Relacionais Desafio 4: Gráficos de Regressão Desafio 5: Gráficos de Matriz Questões Teóricas

6. Estatísticas

Desafio 1: Probabilidades e Distribuições Desafio 2: Teorema de Bayes Desafio 3: Teste de Hipóteses Desafio 4: Intervalos de Confiança Desafio 5: Correlação Questões Teóricas

7. Scikit-learn

Desafio 1: Escalonamento de Dados Desafio 2: Criação de Modelo Básico Desafio 3: Pipelines Desafio 4: Validação Cruzada Desafio 5: Ajuste de Hiperparâmetros Questões Teóricas

Desafio 3: Manipulação de Dicionário

Os dicionários em Python oferecem uma maneira estruturada e flexível de armazenar dados. Os pontos fortes da manipulação de dicionários incluem:

Pares Chave-Valor: Dicionários armazenam dados como pares chave-valor, permitindo recuperação rápida de dados ao conhecer apenas a chave. Isso pode melhorar drasticamente o desempenho em operações de busca.
Dinâmico e Flexível: Dicionários em Python podem crescer e diminuir dinamicamente e podem até conter tipos de dados mistos, oferecendo grande flexibilidade.
Estruturação de Dados: Eles fornecem uma maneira de organizar dados hierarquicamente e podem ser aninhados, tornando-os perfeitos para representação de dados complexos.

Em essência, a manipulação de dicionários assegura o armazenamento e recuperação de dados de maneira eficiente e organizada.

Tarefa

Dado um dicionário de itens e seus preços, escreva uma função em Python para retornar itens com preços superiores a um determinado valor.

Tarefa

Dado um dicionário de itens e seus preços, escreva uma função em Python para retornar itens com preços superiores a um determinado valor.

Tudo estava claro?

Seção 1. Capítulo 4

Desafio 3: Manipulação de Dicionário

Os dicionários em Python oferecem uma maneira estruturada e flexível de armazenar dados. Os pontos fortes da manipulação de dicionários incluem:

Pares Chave-Valor: Dicionários armazenam dados como pares chave-valor, permitindo recuperação rápida de dados ao conhecer apenas a chave. Isso pode melhorar drasticamente o desempenho em operações de busca.
Dinâmico e Flexível: Dicionários em Python podem crescer e diminuir dinamicamente e podem até conter tipos de dados mistos, oferecendo grande flexibilidade.
Estruturação de Dados: Eles fornecem uma maneira de organizar dados hierarquicamente e podem ser aninhados, tornando-os perfeitos para representação de dados complexos.

Em essência, a manipulação de dicionários assegura o armazenamento e recuperação de dados de maneira eficiente e organizada.

Tarefa

Dado um dicionário de itens e seus preços, escreva uma função em Python para retornar itens com preços superiores a um determinado valor.

Tarefa

Dado um dicionário de itens e seus preços, escreva uma função em Python para retornar itens com preços superiores a um determinado valor.

Tudo estava claro?

Seção 1. Capítulo 4

Desafio 3: Manipulação de Dicionário

Os dicionários em Python oferecem uma maneira estruturada e flexível de armazenar dados. Os pontos fortes da manipulação de dicionários incluem:

Pares Chave-Valor: Dicionários armazenam dados como pares chave-valor, permitindo recuperação rápida de dados ao conhecer apenas a chave. Isso pode melhorar drasticamente o desempenho em operações de busca.
Dinâmico e Flexível: Dicionários em Python podem crescer e diminuir dinamicamente e podem até conter tipos de dados mistos, oferecendo grande flexibilidade.
Estruturação de Dados: Eles fornecem uma maneira de organizar dados hierarquicamente e podem ser aninhados, tornando-os perfeitos para representação de dados complexos.

Em essência, a manipulação de dicionários assegura o armazenamento e recuperação de dados de maneira eficiente e organizada.

Tarefa

Dado um dicionário de itens e seus preços, escreva uma função em Python para retornar itens com preços superiores a um determinado valor.

Tarefa

Dado um dicionário de itens e seus preços, escreva uma função em Python para retornar itens com preços superiores a um determinado valor.

Tudo estava claro?

Os dicionários em Python oferecem uma maneira estruturada e flexível de armazenar dados. Os pontos fortes da manipulação de dicionários incluem:

Pares Chave-Valor: Dicionários armazenam dados como pares chave-valor, permitindo recuperação rápida de dados ao conhecer apenas a chave. Isso pode melhorar drasticamente o desempenho em operações de busca.
Dinâmico e Flexível: Dicionários em Python podem crescer e diminuir dinamicamente e podem até conter tipos de dados mistos, oferecendo grande flexibilidade.
Estruturação de Dados: Eles fornecem uma maneira de organizar dados hierarquicamente e podem ser aninhados, tornando-os perfeitos para representação de dados complexos.

Em essência, a manipulação de dicionários assegura o armazenamento e recuperação de dados de maneira eficiente e organizada.

Tarefa

Dado um dicionário de itens e seus preços, escreva uma função em Python para retornar itens com preços superiores a um determinado valor.

Seção 1. Capítulo 4

Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo