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  3. Introdução à ciência de dados em Python
  • 1

    Primeiros passos em Python

    Gratuito

    Bem-vindo ao maravilhoso mundo da análise de dados em Python! Neste capítulo, você aprenderá os conceitos básicos da sintaxe Python, carregará seus primeiros módulos Python e usará funções para obter uma lista de suspeitos do sequestro de Bayes, o Golden Retriever premiado da DataCamp.

  • 2

    Carregando dados no pandas

    Neste capítulo, você aprenderá uma poderosa biblioteca Python: pandas. O pandas permite que você leia, modifique e pesquise conjuntos de dados tabulares (como planilhas e tabelas de banco de dados). Você examinará os registros de cartão de crédito dos suspeitos e verá se algum deles fez compras suspeitas.

  • 3

    Plotagem de dados com o Matplotlib

    Prepare-se para visualizar seus dados! Você criará gráficos de linhas com outro módulo Python: Matplotlib. Usando gráficos de linhas, você analisará as frequências de letras do bilhete de resgate e várias amostras de caligrafia para determinar o sequestrador.

  • 4

    Diferentes tipos de terrenos

    Neste capítulo final, você aprenderá a criar três novos tipos de gráficos: gráficos de dispersão, gráficos de barras e histogramas. Você usará essas ferramentas para localizar onde o sequestrador está escondido e resgatar Bayes, o Golden Retriever.

Initializing

Exercicio

Brincando com estilos

Ajude a Sargento Laura a experimentar algumas opções de estilo diferentes. Alterar o estilo de plotagem é uma maneira rápida de mudar toda a aparência do seu gráfico sem precisar atualizar cores individuais ou estilos de linha. Alguns estilos populares incluem:

  • 'fivethirtyeight' - Com base no esquema de cores do site popular
  • 'grayscale' - Ótimo para quando você não tem uma impressora colorida!
  • 'seaborn' - Baseado em outra biblioteca de visualização Python
  • 'classic' - O esquema de cores padrão do Matplotlib

Instruções 1/3

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  • 1
    • Altere o estilo de plotagem para "fivethirtyeight".
  • 2
    • Altere o estilo de plotagem para "ggplot".
  • 3
    • Visualize todos os estilos digitando print(plt.style.available) no console.
    • Escolha um desses estilos e veja como você se parece.