Falando de Ciência de Dados desde 2016
Você está lá empolgadão para iniciar um novo estudo na empresa. Abriu o Anaconda, o Jupyter Notebook, e enfim começou a importar as bibliotecas. Eis que surge a mensagem:
ImportError: No module named XXXXXXXX
Continuar a ler “Como Resolver o Erro ‘ImportError: No module named XXXX’ no Python”
Tem muita gente que prefere programar com a tela preta. Seja porque acredita que isso gera algum ganho em produtividade, seja por questão estética mesmo, muitas pessoas preferem programar dessa forma. No Jupyter Notebook, um dos ambientes mais utilizados em Python, fazer essa troca não é tão intuitiva. Mas também não é difícil. Veja abaixo os passos que você deve seguir para fazer isso! Continuar a ler “Jupyter Notebook com o Fundo Preto”
Você estuda, estuda, estuda, e estuda um pouco mais, mas é isso. Lê livros, vê vídeos no Youtube, mas permanece somente na teoria. Chega uma hora que você precisa colocar seu conhecimento em prática. Aplicar Árvore de Decisão, Random Forest, Regressão Linear, Regressão Logística e por aí vai. Abaixo, uma lista de datasets populares e quais técnicas você pode testar neles. Continuar a ler “Datasets para Praticar Modelos de Machine Learning”
Para quem tem um script muito longo, ou está tentando melhorar um código, marcar o tempo de execução é essencial. Assim, você consegue prever quanto tempo um processo vai levar, ou se o comando A foi mais rápido que o comando B. Sendo assim, segue uma forma bem fácil de calcular o tempo de execução do seu código em Python: Continuar a ler “Marcando o Tempo de Execução no Python”
Coisa simples, post rapidinho, somente para ensinar como obter os nomes das colunas. Isso pode servir para usar como input em outras funções, pode servir para melhor documentar o trabalho, para identificar o que será utilizado, dentre outras coisas. Vamos lá! Continuar a ler “Obter os Nomes das Colunas no Python (Pandas)”
E lá vamos nós para mais inutilidades que só a gente curte! Continuar a ler “Memes que Somente Cientistas de Dados Riem (2)”
Seguindo com a tentativa de ajudar vocês com o SQL, essa linguagem deliciosa que não é case sensitive, que não se preocupa com identação, que às vezes nem ponto e vírgula precisa; hoje vamos ver uma função bastante útil: split_part(). Uma função que serve para você encontrar tudo que vem antes ou depois de algum caractere específico (ou algo mais ou menos assim). Continuar a ler “Split_Part no SQL”
Recentemente, tive que fazer um trabalho que envolvia montar várias tabelas e exportá-las para arquivos no formato CSV, pois eles serviriam de input para uma outra tarefa. Ao invés de usar o DataGrip, utilizei o SQL Alchemy para rodar os scripts em Python. A única coisa nova para mim, era exportação em CSV. Como sempre, era bem simples. Continuar a ler “Exportar Tabela em Python”
Que correlação não implica causa já é algo que está ficando cada vez mais manjado. Não é mais necessário ser um estatístico ou economista para saber isso. Baste um pouco de conhecimento em análise de dados. O curioso é que para muitas pessoas, isso pode ser resolvido com uma regressão linear. Não é verdade. Continuar a ler “Correlação e Causa: O Caso da Regressão Linear”
Boa parte dos cientistas de dados estão trabalhando com o Jupyter Notebook. É um ambiente bem intuitivo, fácil de utilizar e bom para a construção de relatórios. Uma coisa besta mas que pode ser útil, é obter o resultado de várias linhas de código de uma mesma célula. Normalmente, se você jogar vários comandos, somente o último será exibido. Bom, não mais! Continuar a ler “Mostrar Vários Outputs de uma Mesma Célula no Jupyter Notebook”