Quando você importa alguma tabela em ambientes como o R e o Python, diferente de um Excel que está escancarado na sua cara, é preciso ter um conhecimento mínimo de algumas funções para entender o que há na tabela. Por exemplo, o que está nas primeiras linhas, o que está nas últimas ou qual o tipo de cada elemento. Este post é para isso.
Mês: Novembro 2017
Como ter um modelo overfitted/sobreajustado?
Fez um modelo com preditores complexos e o treinou com poucos exemplos? Mudou a questão inicial para dar uma tunada nos indicadores?
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Cursos de Verão IME-USP
Já saiu a lista com os cursos de verão do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo. Recomendo para quem quer aprender sobre estatística (ou outra disciplina bacana relacionada a matemática):
–> Lista de Cursos <–
Já sabe programar em Python?
Todo cientista de dados vai ter que aprender a utilizar esta ferramenta, por isso tem um tutorial bem detalhado para quem quiser tentar: Primeiros passos em Python
Charada de SQL
Esse é um tipo de “pegadinha” comum em entrevistas e que mesmo no dia a dia confunde algumas pessoas na hora de tratar os dados. Seja para surpreender o entrevistador ou para resolver rápido os problemas, você precisa ter a resposta na ponta da língua.
Linearidade nos Parâmetros
Uma das premissas do método de mínimos quadrados para regressão linear é a linearidade dos parâmetros. Algumas pessoas confundem o que é linearidade nos parâmetros. Então, para ficar bem claro, veja os exemplos a seguir:
Getting back in the game
Ainda longe de estar totalmente recuperado, mas já apto a escrever um pouco vou usar o tempo que o médico liberou para escrever um pouco aqui… Hoje já consegui escrever dois posts curtinhos e uma introdução ao Python para quem quer aprender essa ferramenta bacana.
Spoiler alert: qualquer um que queira ser um data scientist vai ter que aprender python!
Bons estudos!