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- Análise de Dados na Prática,Data Science,Macroeconomia e Conjuntura
A coleta de dados é uma etapa bastante suscetível a erros, presente em toda análise de dados ou modelo preditivo. Devido a isso e sua importância, muitas pessoas ficam “travadas” quando aparece uma mensagem de erro. Neste exercício mostramos como resolver esse problema usando programação.
- Análise de Dados na Prática,Data Science,Estatística e Probabilidade
Antes de desenvolver bons modelos preditivos é necessário organizar e conhecer muito bem os dados. Neste artigo, damos algumas dicas de recursos, como gráficos, análises e estatísticas, que podem ser usados para melhorar o entendimento sobre os dados usando Python.
- Análise de Dados na Prática,Data Science,Econometria e Previsão
Nesta postagem, vamos mostrar alguns métodos simples para lidar com a reamostragem de dados de séries temporais no Python.
- Análise de Dados na Prática,Data Science
Dados sobre a demografia e o território são primordiais para definir e implementar políticas públicas, áreas de atuação comercial e/ou estratégias de marketing. Sendo assim, saber usar os dados do Censo 2022 pode trazer vantagens competitivas. Neste exercício mostramos como obter os dados da Malha de Setores Censitários no formato vetorial (GeoJson) usando o Python.
- Análise de Dados na Prática,Data Science
Quem trabalha com dados reais e precisa coletar informações de forma online usando APIs e links, sabe que erros de requisição são comuns, principalmente com dados públicos. Neste artigo, damos algumas dicas de como entender estes erros e mostramos um jeito simples de evitar que o código de Python “quebre” nestas situacões.
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