Econometria e Machine Learning

Neste artigo entendemos sobre a importância da visualização de dados e vimos o que é, como funciona e como gerar gráficos de histograma. Esse tipo de gráfico é útil para diversas análises e pode ser facilmente produzido e personalizado usando linguagens de programação, como R e Python.
Se não fosse o gráfico de dispersão, a famosa curva de Phillips jamais teria sido descoberta pelos economistas. Essa é uma afirmação forte, mas retrata o poder que a visualização de dados desempenhou nos anos 50 no avanço da pesquisa econômica. Apesar de ser simples, o gráfico de dispersão é útil para entender os dados e suas relações. Neste artigo mostramos as principais aplicações e exemplos práticos feitos em R e Python.
Neste artigo navegamos pelas definições, fórmulas, cálculos e computação das estatísticas descritivas de dados do tipo série temporal e/ou corte transversal. Mostramos na prática, em R e Python, como gerar um sumário para reportar e analisar os dados rapidamente.
No impulso de assumir uma distribuição normal para qualquer variável que aparecer em sua frente, o cientista de dados comete o erro de desconhecer os dados sendo trabalhados e, consequentemente, realiza inferências e previsões pouco acuradas. Infelizmente, isso é um problema comum com o boom da ciência de dados nos anos recentes, mas neste artigo vamos tentar trazer um pouco de luz sobre o assunto.
O que é uma variável quantitativa? E uma variável qualitativa? Quais são os exemplos dessas variáveis? E quais ferramentas de análise exploratória de dados podem ser usadas para cada caso? Neste artigo mostramos as diferenças entre os principais tipos de variáveis usadas em ciência de dados e vemos exemplos práticos com dados públicos.

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