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Os dados desempenham um papel crucial na condução da tomada de decisões informadas e na habilitação de aplicações baseadas em Inteligência Artificial. Como resultado, há uma demanda crescente por profissionais de dados qualificados em vários setores. Se você é novo na ciência de dados, esta extensa coleção de guias foi projetada para ajudá-lo a desenvolver as habilidades essenciais necessárias para extrair insights de grandes quantidades de dados.
link: 7 etapas para dominar o SQL para ciência de dados
É uma abordagem passo a passo para dominar SQL, cobrindo os conceitos básicos de comandos SQL, agregações, agrupamento, classificação, junções, subconsultas e funções de janela.
O guia também destaca a importância do uso de SQL para resolver problemas de negócios do mundo real, traduzindo requisitos em análises técnicas. Para praticar e se preparar para entrevistas de ciência de dados, recomenda praticar SQL por meio de plataformas online como HackerRank e PGExercises.
link: 7 etapas para dominar o Python para ciência de dados
Este guia fornece um roteiro passo a passo para aprender programação Python e desenvolver as habilidades necessárias para uma carreira em ciência e análise de dados. Tudo começa aprendendo os fundamentos do Python por meio de cursos online e desafios de codificação. Em seguida, cobre bibliotecas Python para análise de dados, aprendizado de máquina e web scraping.
O guia de carreira destaca a importância de praticar a codificação por meio de projetos e construir um portfólio online para mostrar suas habilidades. Também oferece recomendações de recursos gratuitos e pagos para cada etapa.
link: 7 etapas para dominar as técnicas de limpeza e pré-processamento de dados
Um guia passo a passo para dominar técnicas de limpeza e pré-processamento de dados, que é uma parte essencial de qualquer projeto de ciência de dados. O guia cobre vários tópicos, incluindo análise exploratória de dados, tratamento de valores ausentes, tratamento de duplicatas e outliers, codificação de recursos categóricos, divisão de dados em conjuntos de treinamento e teste, dimensionamento de recursos e tratamento de dados desequilibrados em problemas de classificação.
Você aprenderá a importância de compreender a definição do problema e os dados com a ajuda de códigos de exemplo para as várias tarefas de pré-processamento usando bibliotecas Python, como Pandas e scikit-learn.
link: 7 etapas para dominar a organização de dados com Pandas e Python
É um caminho de aprendizagem abrangente para dominar a disputa de dados com pandas. O guia cobre pré-requisitos como aprender os fundamentos do Python, SQL e web scraping, seguido por etapas para carregar dados de várias fontes, selecionar e filtrar dataframes, explorar e limpar conjuntos de dados, realizar transformações e agregações, unir dataframes e criar tabelas dinâmicas. Por fim, sugere a construção de um painel de dados interativo usando Streamlit para mostrar habilidades de análise de dados e criar um portfólio de projetos, essencial para aspirantes a analistas de dados que buscam oportunidades de emprego.
link: 7 etapas para dominar a análise exploratória de dados
O guia descreve as 7 etapas principais para realizar uma análise exploratória de dados (EDA) eficaz usando Python. Essas etapas incluem coleta de dados, geração de resumo estatístico, preparação de dados por meio de limpeza e transformações, visualização de dados para identificar padrões e valores discrepantes, condução de análises univariadas, bivariadas e multivariadas de variáveis, análise de dados de séries temporais e tratamento de valores ausentes e valores discrepantes. A EDA é uma fase crucial na análise de dados, permitindo que os profissionais compreendam a qualidade, a estrutura e os relacionamentos dos dados, garantindo análises precisas e criteriosas nas etapas subsequentes.
Para começar sua jornada na ciência de dados, é recomendável começar dominando o SQL. Isso permitirá que você trabalhe de forma eficiente com bancos de dados. Quando estiver familiarizado com SQL, você poderá mergulhar na programação Python, que vem com bibliotecas poderosas para análise de dados. Aprender técnicas essenciais como limpeza de dados é importante, pois o ajudará a manter conjuntos de dados de alta qualidade.
Em seguida, adquira experiência em disputa de dados com pandas para remodelar e preparar seus dados. Mais importante ainda, domine a análise exploratória de dados para compreender completamente os conjuntos de dados e descobrir insights.
Depois de seguir essas orientações, o próximo passo é trabalhar em um projeto e ganhar experiência. Você pode começar com um projeto simples e depois passar para projetos mais complexos. Escreva sobre isso no Medium e aprenda sobre as técnicas mais recentes para melhorar suas habilidades.
Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) é um profissional certificado em ciência de dados que adora criar modelos de aprendizado de máquina. Atualmente, ele está se concentrando na criação de conteúdo e escrevendo blogs técnicos sobre tecnologias de aprendizado de máquina e ciência de dados. Abid possui mestrado em gestão de tecnologia e bacharelado em engenharia de telecomunicações. Sua visão é construir um produto de IA usando uma rede neural gráfica para estudantes que sofrem de doenças mentais.
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- Fonte: https://www.kdnuggets.com/collection-of-guides-on-mastering-sql-python-data-cleaning-data-wrangling-and-exploratory-data-analysis?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=collection-of-guides-on-mastering-sql-python-data-cleaning-data-wrangling-and-exploratory-data-analysis
