Categoria: Data Science
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Nesse artigo apresentamos o conceito de autosserviço de análise de dados, discutimos as vantagens e desvantagens destas ferramentas e mostramos um exemplo aplicado, em R e Python, com dados econômicos usando a biblioteca Shiny.
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Neste artigo apresentamos uma forma simples de consolidar múltiplas planilhas de Excel em uma tabela única, facilitando análises de dados subsequentes. Criamos um código simples, em R e Python, que consolida diversas planilhas automaticamente, eliminando procedimentos manuais de tratamento de dados. Usamos como exemplo os dados desagregados do IPCA fornecidos pelo IBGE.
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Neste tutorial mostramos como interagir com o modelo do ChatGPT através de comandos por linguagem de programação, em R e Python. Introduzimos o uso da API, a autenticação de usuário, o gerenciamento de chave de token e abordamos exemplos de interação. O objetivo é desenvolver uma base de conhecimento para possibilitar a construção de aplicações e produtos interessantes de Inteligência Artificial.
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Neste artigo, percorremos o ciclo de análise de dados de ponta a ponta, visando resolver um problema de assimetria de informação no mercado de combustíveis. Mostramos uma visão geral sobre o processo de análise de dados no dia a dia de trabalho, dando ênfase na linha de raciocínio por trás de cada etapa e ressaltando ferramentas e alternativas que podem ser utilizadas.
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Como avaliar a relação entre lucro e gastos em marketing em uma empresa? Ou como saber como o anos de educação de uma pessoa impacta o seu rendimento? Conhecer a quantidade que deve ser produzida de um determinado produto em uma indústria no próximo mês? Todos esses problemas podem ser resolvidos por meio do uso da Regressão Linear, uma técnica estatística poderosa.
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