Data Science

Nesse artigo mostramos como resolver um problema do cotidiano de todo brasileiro proprietário de algum veículo: em qual posto o combustível está mais barato? Usamos ferramentas de análise de dados como o Shiny para desenvolver uma solução com dados públicos, aplicando todo o ciclo de análise de dados através das linguagens R e Python.
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.
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.
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.
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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