Entre demanda fraca, câmbio, inflação, custo de crédito e inadimplência a mão de obra surge como o principal problema da economia brasileira apontado em pesquisa do jornal Valor. Tanto em quantidade, dado o impacto no salário, quanto em qualidade, dado o impacto na produtividade. É mais um sinal de que a Oferta também deveria receber um pouco de atenção desse governo... 🙂
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Segundo a pesquisa “State of Data Science”, profissionais de dados gastam 3 horas/dia (38% do tempo) apenas preparando os dados, antes mesmo de analisá-los. Neste artigo advogamos que este gasto de tempo pode ser drasticamente reduzido ao utilizar ferramentas open source, como Pandas e Python, para automatizar tarefas repetitivas que costumam ser feitas em Excel.
Praticar análise de dados com uma linguagem de programação pode parecer intimidante, mas não é. Neste post, apresentamos os resultados de um exercício de Python voltado para finanças, demonstrando um gráfico útil para profissionais do mercado financeiro.
A etapa de visualização de dados refere-se a uma parte fundamental da análise de dados, pois permite não somente compreender os dados que estamos analisando, mas como também é uma ferramenta útil para explanar os resultados encontrados. Mas qual a forma mais fácil de construir um gráfico, como podemos melhorar a produtividade nesta tarefa? É onde podemos aplicar a gramática dos gráficos e construir com a biblioteca plotnine no Python.
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