Sinto que algumas informações do curso são apenas jogadas na minha cara, como essa da aula 5:
sns.lmplot(data=fr_es_de_com_revenue_e_budget, x="budget", y="revenue", col="original_language",
hue="original_language", ci=None, height=4, scatter_kws={"s": 30, "alpha": 0.5})
Não entendi nada, ainda não vi no curso kkk Estou gostando, mas sinceramente algumas coisas são aleatórias demais para quem iniciou agora.
Olá Henrico, tudo bem?
A linha de código que você mencionou é um exemplo de como usar o Seaborn para criar gráficos de dispersão com linhas de regressão. Vamos quebrar isso um pouco:
sns.lmplot(): Esta função do Seaborn é usada para criar gráficos de dispersão com linhas de regressão linear. É uma maneira visual de ver a relação entre duas variáveis, neste caso, "budget" (orçamento) e "revenue" (receita).
data=fr_es_de_com_revenue_e_budget: Aqui, você está dizendo ao Seaborn qual conjunto de dados usar. Neste exemplo, é um DataFrame filtrado para incluir apenas filmes em francês, espanhol e alemão com valores válidos de receita e orçamento.
x="budget", y="revenue": Estas são as variáveis que você está comparando. "budget" é o eixo x e "revenue" é o eixo y.
col="original_language", hue="original_language": Isso cria gráficos separados para cada idioma e colore os pontos de acordo com o idioma.
ci=None: Remove o intervalo de confiança ao redor da linha de regressão.
height=4: Define a altura dos gráficos.
scatter_kws={"s": 30, "alpha": 0.5}: Ajusta a aparência dos pontos no gráfico, como o tamanho (s) e a transparência (alpha).
Esse curso possui como pré-requisito o curso Python para Dados: primeiros passos. Os cursos pré-requisitos você encontra na página inicial do curso, na aba Pré-requisitos:
Além disso, ele faz parte da carreira Ciência de Dados, sendo o 11º curso do nível 1. Para um maior aproveitamento do conteúdo Ciência de Dados é recomendado que você siga a trilha de cursos da carreira.
Recomendo, portanto, que você se inscreva na carreira de Ciência de Dados e siga a trilha.
Espero ter ajudado.
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