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Aprenda a manipular DataFrames no Spark SQL com Python de forma eficiente. Este artigo aborda a conexão com o Google Drive, criação da Spark Session, carregamento de dados, conversão entre DataFrames Pandas e Spark, adição de novas colunas, filtragem de dados e cálculos em colunas.
Aprenda a calcular e interpretar correlações entre variáveis em Python utilizando um conjunto de dados real sobre o consumo de combustível de carros. Este guia prático abrange desde o carregamento dos dados até a interpretação dos resultados, oferecendo insights valiosos para projetos de Data Science e Machine Learning.
Descubra como o Design de Experimentos (DOE) pode otimizar processos e sistemas por meio de experimentação planejada e análise estatística. Aprenda os conceitos fundamentais, etapas do DOE e tipos de experimentos neste artigo informativo.
Aprenda como aplicar a regressão linear múltipla na prática para predizer o limite de cheque especial de clientes bancários. Este artigo explora desde a importação dos dados até a interpretação do modelo final, utilizando bibliotecas como Pandas, Seaborn e Scikit-Learn.
Aprenda a construir e interpretar intervalos de confiança, uma ferramenta essencial na estatística para estimar parâmetros populacionais a partir de amostras. Descubra como calcular a margem de erro e a importância do nível de confiança em análises estatísticas.
Aprenda a prever com precisão os preços de imóveis utilizando técnicas avançadas de regressão não-linear. Este guia completo aborda desde o tratamento dos dados até a análise de importância das variáveis, fornecendo as melhores práticas para garantir a qualidade e eficácia dos modelos de regressão.