Postagens

-
Imagem
O que é o planejamento de um projeto de análise de dados O planejamento de um projeto de análise de dados consiste em definir objetivos claros, escopo, fontes de dados, métodos analíticos, ferramentas, indicadores de sucesso e cronograma antes da execução técnica. Em outras palavras, é o roteiro estratégico que orienta o processo de coleta, tratamento, exploração, modelagem e comunicação dos resultados, garantindo que o projeto gere insights úteis. Etapas do planejamento da análise de dados O planejamento é a fase estratégica do projeto, onde são definidos os propósitos do projeto: o que será feito, por que, como, e com quais recursos. Serve para garantir que o trabalho de análise seja direcionado, eficiente e gere valor real. 1. Definição do problema (ou questão de pesquisa) Objetivo : compreender claramente o que se quer resolver ou descobrir. o ponto de partida de todo o projeto. Perguntas-chave: Que problema motivou esta anális...
Postar um comentário
Leia mais
-
Imagem
Explorando os Principais Tipos de Gráficos com Matplotlib no Python A visualização de dados é uma das etapas mais importantes da análise estatística e da ciência de dados. Entre as diversas bibliotecas do Python voltadas para gráficos, o Matplotlib se destaca pela versatilidade e poder de personalização. Nesta postagem, vamos conhecer alguns tipos de gráficos criados com o Matplotlib e entender para que serve cada um deles, com explicações simples e diretas. O que é o Matplotlib? O Matplotlib é a biblioteca padrão do Python para criação de gráficos estáticos, animados e interativos. Com ele, é possível gerar visualizações de alta qualidade — desde gráficos básicos de linha até representações complexas, como mapas de calor e distribuições de densidade. Importando a biblioteca import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns Gráfico de Pizza Excelente para mostrar proporções relativas entre partes de um todo. # Listas...
Postar um comentário
Leia mais
-
Imagem
Operações estatíticas com a biblioteca Pandas O Pandas é uma das bibliotecas mais poderosas do Python para manipulação e análise de dados. Ele oferece diversas funções estatísticas prontas, que permitem entender melhor os seus dados sem precisar de cálculos manuais ou uso de planilhas. Nesta postagem, vamos explorar as principais operações estatísticas que você pode realizar com o Pandas. Importando a biblioteca Pandas: import pandas as pd Criando um DataFrame. Antes de começar, precisamos criar um pequeno conjunto de dados (DataFrame): dados = pd.DataFrame( { "idade": [23, 25, 31, 35, 40, 29, 23, 37, 41, 30], "salario": [2500, 2700, 3200, 4000, 5000, 3100, 2600, 4500, 5200, 3300], "departamento": ["RH", "RH", "TI", "TI", "Financeiro", "TI", "RH", "Financeiro", "Financeiro", "TI"] } ) print...
Postar um comentário
Leia mais
-
Imagem
Distribuição de Frequência em Python A distribuição de frequência é uma das ferramentas mais fundamentais da estatística descritiva. Ela organiza e resume os dados, mostrando quantas vezes cada valor (ou intervalo de valores) aparece em um conjunto de observações. Em Python, podemos calcular e visualizar a distribuição de frequência de forma simples, utilizando bibliotecas como pandas, numpy e matplotlib. Neste artigo, você aprenderá passo a passo como construir uma tabela de frequência completa com: Classes (intervalos) Pontos médios Frequência absoluta Frequência acumulada Frequência relativa Frequência relativa acumulada O que é uma Distribuição de Frequência? Imagine que você tenha os dados de idades de 20 pessoas de um grupo. Esses valores podem ser muito variados, e olhar diretamente para a lista de números não ajuda muito. A distribuição de frequência agrupa esses dados em classes (intervalos), facilitando a visualização de com...
Postar um comentário
Leia mais
-
Imagem
Explorando a Biblioteca Pandas no Python Seleção de dados: um Guia Prático para Iniciantes A biblioteca Pandas é uma das ferramentas mais poderosas e populares da linguagem Python para análise e manipulação de dados. Criada por Wes McKinney, ela se tornou essencial para cientistas de dados, analistas e desenvolvedores que trabalham com grandes volumes de informações. O Pandas (derivado de Panel Data) é uma biblioteca de código aberto voltada para trabalhar com dados estruturados, ou seja, dados organizados em tabelas. Seleção de dados A seleção de dados é uma das tarefas mais importantes no uso do Pandas, pois permite acessar informações de forma flexível. No Pandas, a seleção é feita principalmente por indexação (usando colchetes [] - operador de indexação), usando os métodos .loc (para rótulos) e .iloc (para índices numéricos), entre outras formas. Você pode selecionar colunas específicas, múltiplas colunas, linhas baseadas em condições ou por posição, e até s...
Postar um comentário
Leia mais
-
Imagem
Introdução ao módulo random em Python Você já precisou sortear um nome, gerar uma senha, ou criar números aleatórios em Python? Então precisa conhecer o poderoso módulo random, que vem integrado na biblioteca padrão do Python. O que é o módulo random O módulo random fornece funções para gerar números pseudoaleatórios, ou seja, números que parecem aleatórios, mas são calculados por um algoritmo determinístico. Por baixo dos panos, o Python usa o Mersenne Twister, um dos algoritmos mais rápidos e confiáveis para gerar números aleatórios. Gerando números aleatórios O random tem várias funções para gerar números em diferentes formatos, por exemplo: 1. random.random() Gera um número de ponto flutuante entre 0.0 e 1.0. import random print(random.random()) 2. random.uniform(num1, num2) Gera um número de ponto flutuante entre num1 e num2, incluindo os limites. import random print(random.uniform(num1, num2)) 3. random.randint(num1, ...
Postar um comentário
Leia mais
-
Imagem
Introdução ao Pytest Quando começamos a desenvolver projetos em Python, é comum focarmos apenas em “fazer funcionar”. Mas, em projetos profissionais, é essencial garantir que o código funcione de forma confiável mesmo após mudanças. É aí que entram os testes automatizados — e, no universo Python, uma das ferramentas mais populares é o pytest. O pytest é um framework de testes para Python que permite criar e executar testes de maneira simples, legível e eficiente. Diferente de frameworks mais antigos como o unittest, o pytest oferece uma sintaxe muito mais intuitiva, além de recursos avançados. Características principais do pytest: Simplicidade: você escreve funções normais em Python começando com test_. Automatização: o próprio pytest descobre e executa os testes automaticamente. Mensagens claras: ao falhar, mostra exatamente qual foi o erro. Fixtures: permite criar dados ou objetos reutilizáveis entre testes. Plugins: possui muitos plug...
Postar um comentário
Leia mais