Entrar
Ainda não tem acesso?
Veja os planos
Fórum
Data Science
Data Science
Python para Data Science: trabalhando com funções, estruturas de dados e exceções
Ainda não tem acesso?
Estude com a gente!
Matricule-se
Tópicos mais recentes
Todas as categorias
Programação
Front-end
Data Science
Inteligência Artificial
DevOps
UX & Design
Mobile
Inovação & Gestão
Off Topic
Todas as categorias
Data Science
Excel
SQL e Banco de Dados
NoSQL
Business Intelligence
Machine Learning
Data Visualization
Estatística
Matemática
Engenharia de Dados
Todos os cursos
Data Science: analise e visualização de dados
Python para Data Science: primeiros passos
Python para Data Science: trabalhando com funções, estruturas de dados e exceções
Python: análise de dados com SQL
Pandas: conhecendo a biblioteca
Pandas: transformação e manipulação de dados
Pandas: selecionando e agrupando dados
Pandas I/O: trabalhando com diferentes formatos de arquivos
Pandas: limpeza e tratamento de dados
Data Science: análise de series temporais
Data Analysis: Google Sheets
Data Analysis: previsões com Google Sheets
Data Analysis: estatística com Google Sheets
Data Science: análises para saúde e medicina
Data Science: visualização de dados para saúde e medicina
Geopandas: trabalhando com dados geoespaciais
Clustering: extraindo padrões de dados
MLOps: Machine Learning e APIs
MLOps: deploy de modelos
Árvores de Decisão: aprofundando em modelos de Machine Learning
Data Mesh: uma abordagem distribuída para dados
Data Mesh: dados como produtos
Data Mesh: gerenciando controle e dependências
Data Mesh: infraestrutura e planos
Oracle ADS: análise de dados na nuvem
NumPy: análise numérica eficiente com Python
Data Visualization: criando gráficos com bibliotecas Python
Data Visualization: gráficos de comparação e distribuição
Data Visualization: gráficos de composição e relacionamento
Pesquisa operacional: entendendo as bases dos métodos de otimização
IA aumentada: prevendo atrasos de voos
Otimização: encontrando soluções inteiras em programação linear
R para Data Science: conhecendo a linguagem
R: utilizando e manipulando estruturas para análises de dados
R: utilizando o Tidyverse para diferentes formatos de dados
R para Data Science: aplicando Data Visualization com ggplot2
Otimização: aplicando a programação por restrições
Data Science: testando hipóteses
Data Science: testando relações com Regressão Linear
Data Science: explorando e analisando dados
Data Science: analisando e prevendo séries temporais
R: utilizando o Tidyverse e transformando dados com dplyr
R: aplicando a análise descritiva com R
Praticando Pandas: trabalhando com dados nulos
Praticando gráficos: composição e relacionamento com Matplotlib e Plotly
Praticando Pandas: realizando operações
Praticando Python: estruturas de dados
Praticando Pandas: normalizando arquivos JSON
Praticando Pandas: criando tabulações com groupby
Praticando Pandas: criando tabulações com pivot_table
Praticando gráficos: distribuição com Seaborn
Praticando gráficos: criando gráficos customizados
Praticando gráficos: criando gráficos de comparação
Polars: manipulando tabelas
Polars: analisando dados de forma eficiente
Polars: limpando e tratando dados
Polars: explorando seleção e agrupamentos
Trabalhando com dados: fundamentos da análise de dados
Github: como publicar projetos em dados
Todos
Sem resposta
Solucionados
Busque por assunto
Buscar
[Dúvida] Opção A e B
2
2
respostas
Data Science
Data Science
Python para Data Science: trabalhando com funções, estruturas de dados e exceções
por
Debora
atualizado 29/04/2023
2
respostas
Minha resolução
1
1
resposta
Data Science
Data Science
Python para Data Science: trabalhando com funções, estruturas de dados e exceções
por
Arthur
atualizado 25/04/2023
1
resposta
1
13
14
15
16
17
