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Página inicialPythonAnálise exploratória de dados em Python

Análise exploratória de dados em Python

Aprenda a explorar, visualizar e extrair insights dos dados usando análise exploratória de dados (EDA) em Python.

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4 Horas14 Videos49 Exercicios
40.101 AprendizesTrophyDeclaração de Realização

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Descrição do Curso

Então você tem alguns dados interessantes - por onde começar a análise? Este curso abordará o processo de exploração e análise de dados, desde a compreensão do que está incluído em um conjunto de dados até a incorporação das descobertas da exploração em um fluxo de trabalho de ciência de dados.

Usando dados sobre números de desemprego e preços de passagens aéreas, você usará o Python para resumir e validar dados, calcular, identificar e substituir valores ausentes e limpar valores numéricos e categóricos. Ao longo do curso, você criará belas visualizações do Seaborn para entender as variáveis e seus relacionamentos.

Por exemplo, você examinará como o uso de álcool e o desempenho dos alunos estão relacionados. Por fim, o curso mostrará como as descobertas exploratórias alimentam os fluxos de trabalho da ciência de dados, criando novos recursos, equilibrando recursos categóricos e gerando hipóteses a partir das descobertas.

Ao final deste curso, você terá confiança para realizar sua própria análise exploratória de dados (EDA) em Python. Você poderá explicar suas descobertas visualmente para outras pessoas e sugerir as próximas etapas para obter insights dos seus dados!
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Cientista de dados associado em Python

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  1. 1

    Conhecendo um conjunto de dados

    Grátis

    Qual é a melhor maneira de abordar um novo conjunto de dados? Aprenda a validar e resumir dados categóricos e numéricos e a criar visualizações do Seaborn para comunicar suas descobertas.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Exploração inicial
    50 xp
    Funções para exploração inicial
    100 xp
    Contagem de valores categóricos
    100 xp
    Desemprego global em 2021
    100 xp
    Validação de dados
    50 xp
    Detecção de tipos de dados
    100 xp
    Validação de continentes
    100 xp
    Validação do intervalo
    100 xp
    Resumo de dados
    50 xp
    Resumos com .groupby() e .agg()
    100 xp
    Agregações nomeadas
    100 xp
    Visualização de resumos categóricos
    100 xp
  2. 3

    Relacionamentos em dados

    As variáveis dos conjuntos de dados não existem em um vácuo; elas têm relações entre si. Neste capítulo, você examinará as relações entre dados numéricos, categóricos e até mesmo DateTime, explorando a direção e a força dessas relações, bem como as formas de visualizá-las.

    Reproduzir Capítulo Agora
  3. 4

    Transformando a análise exploratória em ação

    A análise exploratória de dados é uma etapa crucial no fluxo de trabalho da ciência de dados, mas não é o fim! Agora é hora de aprender técnicas e considerações que você pode usar para avançar com sucesso em seus projetos depois de terminar a exploração!

    Reproduzir Capítulo Agora
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Conjuntos De Dados

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Colaboradores

Collaborator's avatar
Amy Peterson
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Maham Khan
George Boorman HeadshotGeorge Boorman

Curriculum Manager, DataCamp

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