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Aprendendo Ciência De Dados

By Jideon Francisco Marques

Listen with Sir Michael Caine™ and 1,000+ voices

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Length5h 45m

About this audiobook

Descrição do livro Como aspirante a cientista de dados, você entende por que as organizações confiam nos dados para decisões importantes, seja para empresas projetando sites, cidades decidindo como melhorar serviços ou cientistas descobrindo como impedir a propagação de doenças. E você quer as habilidades necessárias para destilar uma pilha confusa de dados em insights acionáveis. Chamamos isso de ciclo de vida da ciência de dados: o processo de coletar, discutir, analisar e tirar conclusões dos dados. Learning Data Science é o primeiro livro a abordar habilidades fundamentais em programação e estatística que abrangem todo esse ciclo de vida. É voltado para aqueles que desejam se tornar cientistas de dados ou que já trabalham com cientistas de dados e para analistas de dados que desejam cruzar a divisão técnico/não técnico . Se você tiver um conhecimento básico de programação Python, aprenderá a trabalhar com dados usando ferramentas padrão do setor, como pandas. Refinar uma questão de interesse para uma que possa ser estudada com dados Buscar a coleta de dados que pode envolver processamento de texto, web scraping, etc. Obtenha informações valiosas sobre dados por meio de limpeza, exploração e visualização de dados Aprenda a usar a modelagem para descrever os dados Generalizar descobertas além dos dados

Audiobook details

GenreTechnology

Length5 hrs 45 mins

Narrated byListen with 1,000+ voices

FormateBook with Audio

Publish dateNov 13, 2022

LanguagePortuguese

1Capítulo 1. Perguntas e Escopo dos Dados

57Exemplo: popularidade de nomes “L”

2Big Data e novas oportunidades: Exemplo: Google Tendências da Gripe

58O preço de aplicação

3População Alvo, Quadro de Acesso, Amostra

59Aprendizado

4Instrumentos e Protocolos

60Como os Dataframes são Diferentes de Outras Representações de Dados?

5Medindo o Fenômeno Natural

61Dataframes e planilhas

Show all chapters

6Precisão

62Dataframes e matrizes

7Tipos de preconceito

63Dataframes e Relações

8Tipos de Variação

64Resumo

9Resumo

65Exercícios

10Exercícios

66Capítulo 5. Trabalhando com relações usando SQL

11Capítulo 2. Simulação e Design de Dados

67Subconjunto

12O modelo da urna

68Sobre os dados

13Projetos de Amostragem

69O que é uma relação?

14Distribuição de amostragem de uma estatística

70Fatiamento

15Simulando a Distribuição de Amostragem

71Filtrando Linhas

16O Hipergeométrico

72Exemplo: Há quanto tempo Luna se tornou um nome popular?

17Exemplo: Simulação de Viés e Variação de Pesquisa Eleitoral

73Aprendizado

18O modelo de urna da Pensilvânia

74Agregando

19Um modelo de urna com viés

75Grupo básico-agregado

20Conduzindo enquetes maiores

76Agrupamento em várias colunas

21Exemplo: Simulando um teste randomizado para uma vacina

77Outras funções de agregação

22Alcance

78Exemplo: as pessoas se tornaram mais criativas com nomes de bebês?

23O modelo de urna para atribuição aleatória

79Aprendizado

24Exemplo: Erro de Medição na Qualidade do Ar

80Juntando-se

25Resumo

81Junções internas

26Exercícios

82Junções Esquerda, Direita e Externa

27Capítulo 3. Modelagem com Estatísticas Resumidas

83Exemplo: popularidade das categorias de nomes do NYT

28O modelo constante

84Aprendizado

29Funções de perda

85Transformando

30Erro absoluto médio

86Funções SQL

31Erro quadrático médio

87Consultas de várias etapas usando uma cláusula WITH

32Escolhendo funções de perda

88Exemplo: popularidade de nomes “L”

33Resumo

89Aprendizado

34Exercícios

90Como as relações são diferentes de outras representações de dados?

35Capítulo 4. Trabalhando com Dataframes Usando Pandas

91Relações e planilhas

36Subconjunto

92Relações e Matrizes

37Sobre os dados

93Relações e Dataframes

38DataFrames e Índices

94Conclusão

39Fatiamento

95Exercícios

40Filtrando Linhas

96Capítulo 6. Organizando Arquivos

41Exemplo: Há quanto tempo Luna se tornou um nome popular?

97Exemplos de fonte de dados

42Aprendizado

98Pesquisa da Rede de Alerta de Abuso de Drogas (DAWN)

43Agregando

99Segurança Alimentar do Restaurante San Francisco

44Grupo básico-agregado

100Formatos de arquivo

45Agrupamento em várias colunas

101Formato delimitado

46Funções de agregação personalizadas

102Formato de largura fixa

47Exemplo: as pessoas se tornaram mais criativas com nomes de bebês?

103Formatos hierárquicos

48Pivotante

104Formatos pouco estruturados

49Aprendizado

105Codificação de arquivo

50Juntando-se

106Tamanho do arquivo: Trabalhando com grandes conjuntos de dados

51Junções internas

107As ferramentas de shell e linha de comando

52Junções Esquerda, Direita e Externa

108Forma e Granularidade da Mesa

53Exemplo: popularidade das categorias de nomes do NYT

109Granularidade das Inspeções e Violações de Restaurantes

54Aprendizado

110Forma e granularidade do levantamento DAWN

55Transformando

111Resumo

56Aplicar

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