Introdução a Bibliotecas para Ciência de Dados - Parte 3 de 3 Nosso objetivo será aprender 2 novas bibliotecas, ambas para visualização de dados o Matplotlib e o Seaborn. Importante ler a documentação completa para o pleno aprendizado. Matplotlib Segundo a documentação Matplotlib é uma biblioteca abrangente para criar visualizações estáticas, animadas e interativas em Python, tornando tudo mais fácil. Semelhante aos estudos anteriores com Numpy e Pandas, a biblioteca Matplotlib pode ser instalada utilizando o Anaconda Distribution

Introdução a Bibliotecas para Ciência de Dados - Parte 2 de 3 Fonte: Pandas.pydata.org Pandas No post anterior conversamos sobre a biblioteca Numpy, uma ferramenta fundamental para análise de dados, bastante utilizada no cenário de Inteligência Artificial. Caso não conheça, sugiro a leitura do conteúdo neste link. Continuando com o nosso estudo, conversaremos agora sobre a biblioteca Pandas, outra ferramenta essencial que deve ser explorada por todos profissionais que atuem ou queiram atuar com ciência de dados.

Introdução a Bibliotecas para Ciência de Dados - Parte 1 de 3 Fonte: Reviewsreporter Podemos dizer que Data Science ou Ciência de Dados é a combinação de métodos científicos, matemáticos e estatísticos que através de uma programação especializada e análises avançadas de Inteligência Artificial (IA) explora de forma profunda informações geralmente ignoradas de uma grande base de dados. Um cientista de dados atua na preparação, análise e apresentação dos resultados, afim de revelar padrões e permitir tirar conclusões que ajudem de forma significativa nas tomadas de decisão de uma área de interesse.

Introdução as Ferramentas de Aprendizado de Máquina Fonte: Pixabay Visão Geral Quando falamos de Inteligência Artificial (IA) ou Aprendizado de Máquina, logo vem à mente algo extremente complexo e que seriam necessários anos de estudo e dedicação para um total entendimento da área, não é mesmo ? Você está correto!😲🤯 😂😂😅 É brincadeira, não se desespere! Este material tem como objetivo apresentar uma introdução a Frameworks frequentemente utilizadas no aprendizado de máquina.