CATEGORIA
Aprenda sobre os fundamentos dos testes de hipóteses estatísticas e como aplicá-los na análise de dados. Este artigo oferece uma visão abrangente sobre os tipos de dados, distribuições, parâmetros estatísticos, tipos de testes e interpretação de resultados.
Aprenda a realizar codificação one-hot e rotativas em Python para lidar com variáveis categóricas em projetos de machine learning. Este guia abrangente apresenta as técnicas utilizando as bibliotecas Pandas e Scikit-Learn, fornecendo exemplos práticos e orientações sobre quando utilizar cada abordagem.
Descubra como a clusterização hierárquica revela estruturas naturais e relações hierárquicas nos dados. Aprenda sobre algoritmos, estratégias de linkage, dendrogramas e aplicações em diversos campos do mundo real.
Descubra como utilizar grafos e redes complexas para aprimorar sistemas de recomendação. Aprenda a construir uma função baseada em co-visitação utilizando grafos com a biblioteca NetworkX do Python para identificar itens relacionados com base nos padrões de interação dos usuários. Saiba como essa abordagem poderosa permite recomendações personalizadas e relevantes.
Descubra como prever valores futuros com base em dados históricos utilizando Python. Este artigo explora os conceitos básicos de séries temporais, os modelos de previsão mais populares e as etapas para construir e avaliar um modelo de previsão. Aprenda a aplicar ARIMA, SARIMA e SARIMAX, e como utilizar machine learning em séries temporais.
Aprenda a dominar a arte do Data Storytelling, conectando dados de forma impactante para contar histórias envolventes e inspiradoras. Descubra dicas valiosas para transformar simples números em narrativas informativas e memoráveis.