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01. Automatizando EDA: 
   Nesta aula, vamos falar sobre a importância da automação na análise exploratória de dados (EDA) em projetos de inteligência artificial. Automatizar essa etapa traz diversas vantagens, como aumento da velocidade e eficiência do trabalho, redução da subjetividade e melhor compreensão dos dados. Além disso, vamos apresentar a biblioteca SuiteVis, que permite automatizar a análise de dados. Vamos começar!

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02. Hands-On - Automatizando EDA: 
   Nesta aula, vou mostrar como abrir e visualizar o relatório gerado pelo SweetViz dentro do Jupyter Notebook. Vou explicar como criar o relatório usando o método Analyze e definindo o DataFrame de interesse. O relatório mostrará informações gerais sobre o DataFrame, como o número de linhas, colunas, tipos de variáveis e estatísticas descritivas. Além disso, o relatório também apresentará visualizações comparando as variáveis com a variável de interesse, como tabelas de contingência e associações entre as variáveis. Por fim, vou mostrar como gerar um arquivo HTML do relatório para visualização em tela cheia no navegador.

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03. Encerramento: 
   Neste módulo de análise exploratória de dados, aprendemos sobre a Biblioteca Pandas e como ela nos ajuda a abrir e manipular conjuntos de dados. Vimos como transformar os dados no formato necessário para nossas análises e como unificar conjuntos de dados para facilitar o trabalho com eles. Exploramos análises univariadas e bivariadas, além de lidar com valores ausentes e outliers. No final, apresentei o SuiteVis, uma ferramenta para automatizar a EDA. Espero que você tenha gostado do módulo e nos vemos nos próximos!

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01. Automatizando EDA: 
   Nesta aula, vamos falar sobre a importância da automação na análise exploratória de dados (EDA) em projetos de inteligência artificial. Automatizar essa etapa traz diversas vantagens, como aumento da velocidade e eficiência do trabalho, redução da subjetividade e melhor compreensão dos dados. Além disso, vamos apresentar a biblioteca SuiteVis, que permite automatizar a análise de dados. Vamos começar!

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02. Hands-On - Automatizando EDA: 
   Nesta aula, vou mostrar como abrir e visualizar o relatório gerado pelo SweetViz dentro do Jupyter Notebook. Vou explicar como criar o relatório usando o método Analyze e definindo o DataFrame de interesse. O relatório mostrará informações gerais sobre o DataFrame, como o número de linhas, colunas, tipos de variáveis e estatísticas descritivas. Além disso, o relatório também apresentará visualizações comparando as variáveis com a variável de interesse, como tabelas de contingência e associações entre as variáveis. Por fim, vou mostrar como gerar um arquivo HTML do relatório para visualização em tela cheia no navegador.

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03. Encerramento: 
   Neste módulo de análise exploratória de dados, aprendemos sobre a Biblioteca Pandas e como ela nos ajuda a abrir e manipular conjuntos de dados. Vimos como transformar os dados no formato necessário para nossas análises e como unificar conjuntos de dados para facilitar o trabalho com eles. Exploramos análises univariadas e bivariadas, além de lidar com valores ausentes e outliers. No final, apresentei o SuiteVis, uma ferramenta para automatizar a EDA. Espero que você tenha gostado do módulo e nos vemos nos próximos!

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01. Automatizando EDA: 
   Nesta aula, vamos falar sobre a importância da automação na análise exploratória de dados (EDA) em projetos de inteligência artificial. Automatizar essa etapa traz diversas vantagens, como aumento da velocidade e eficiência do trabalho, redução da subjetividade e melhor compreensão dos dados. Além disso, vamos apresentar a biblioteca SuiteVis, que permite automatizar a análise de dados. Vamos começar!

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02. Hands-On - Automatizando EDA: 
   Nesta aula, vou mostrar como abrir e visualizar o relatório gerado pelo SweetViz dentro do Jupyter Notebook. Vou explicar como criar o relatório usando o método Analyze e definindo o DataFrame de interesse. O relatório mostrará informações gerais sobre o DataFrame, como o número de linhas, colunas, tipos de variáveis e estatísticas descritivas. Além disso, o relatório também apresentará visualizações comparando as variáveis com a variável de interesse, como tabelas de contingência e associações entre as variáveis. Por fim, vou mostrar como gerar um arquivo HTML do relatório para visualização em tela cheia no navegador.

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03. Encerramento: 
   Neste módulo de análise exploratória de dados, aprendemos sobre a Biblioteca Pandas e como ela nos ajuda a abrir e manipular conjuntos de dados. Vimos como transformar os dados no formato necessário para nossas análises e como unificar conjuntos de dados para facilitar o trabalho com eles. Exploramos análises univariadas e bivariadas, além de lidar com valores ausentes e outliers. No final, apresentei o SuiteVis, uma ferramenta para automatizar a EDA. Espero que você tenha gostado do módulo e nos vemos nos próximos!

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01. Automatizando EDA: 
   Nesta aula, vamos falar sobre a importância da automação na análise exploratória de dados (EDA) em projetos de inteligência artificial. Automatizar essa etapa traz diversas vantagens, como aumento da velocidade e eficiência do trabalho, redução da subjetividade e melhor compreensão dos dados. Além disso, vamos apresentar a biblioteca SuiteVis, que permite automatizar a análise de dados. Vamos começar!

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02. Hands-On - Automatizando EDA: 
   Nesta aula, vou mostrar como abrir e visualizar o relatório gerado pelo SweetViz dentro do Jupyter Notebook. Vou explicar como criar o relatório usando o método Analyze e definindo o DataFrame de interesse. O relatório mostrará informações gerais sobre o DataFrame, como o número de linhas, colunas, tipos de variáveis e estatísticas descritivas. Além disso, o relatório também apresentará visualizações comparando as variáveis com a variável de interesse, como tabelas de contingência e associações entre as variáveis. Por fim, vou mostrar como gerar um arquivo HTML do relatório para visualização em tela cheia no navegador.

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03. Encerramento: 
   Neste módulo de análise exploratória de dados, aprendemos sobre a Biblioteca Pandas e como ela nos ajuda a abrir e manipular conjuntos de dados. Vimos como transformar os dados no formato necessário para nossas análises e como unificar conjuntos de dados para facilitar o trabalho com eles. Exploramos análises univariadas e bivariadas, além de lidar com valores ausentes e outliers. No final, apresentei o SuiteVis, uma ferramenta para automatizar a EDA. Espero que você tenha gostado do módulo e nos vemos nos próximos!

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01. Automatizando EDA: 
   Nesta aula, vamos falar sobre a importância da automação na análise exploratória de dados (EDA) em projetos de inteligência artificial. Automatizar essa etapa traz diversas vantagens, como aumento da velocidade e eficiência do trabalho, redução da subjetividade e melhor compreensão dos dados. Além disso, vamos apresentar a biblioteca SuiteVis, que permite automatizar a análise de dados. Vamos começar!

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02. Hands-On - Automatizando EDA: 
   Nesta aula, vou mostrar como abrir e visualizar o relatório gerado pelo SweetViz dentro do Jupyter Notebook. Vou explicar como criar o relatório usando o método Analyze e definindo o DataFrame de interesse. O relatório mostrará informações gerais sobre o DataFrame, como o número de linhas, colunas, tipos de variáveis e estatísticas descritivas. Além disso, o relatório também apresentará visualizações comparando as variáveis com a variável de interesse, como tabelas de contingência e associações entre as variáveis. Por fim, vou mostrar como gerar um arquivo HTML do relatório para visualização em tela cheia no navegador.

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03. Encerramento: 
   Neste módulo de análise exploratória de dados, aprendemos sobre a Biblioteca Pandas e como ela nos ajuda a abrir e manipular conjuntos de dados. Vimos como transformar os dados no formato necessário para nossas análises e como unificar conjuntos de dados para facilitar o trabalho com eles. Exploramos análises univariadas e bivariadas, além de lidar com valores ausentes e outliers. No final, apresentei o SuiteVis, uma ferramenta para automatizar a EDA. Espero que você tenha gostado do módulo e nos vemos nos próximos!