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01. Correlação: 
   Nesta aula, discutimos sobre correlação e como medir a relação entre duas variáveis. O coeficiente de correlação de Pearson é usado para medir a correlação linear entre duas variáveis numéricas, variando de -1 a 1. Já o coeficiente de correlação de Spearman avalia uma relação monotônica, sendo útil quando os dados não têm uma relação linear clara ou quando as variáveis não são numericamente escalonáveis. A correlação é importante para algoritmos de Machine Learning, pois ajuda a identificar padrões e relações nos dados. Também discutimos sobre associações positivas e negativas entre variáveis e como interpretar gráficos de dispersão. Por fim, mencionamos o coeficiente de variação, que é usado para comparar a variação entre diferentes conjuntos de dados.

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02. Cálculo Coeficiente Correlação: 
   Nesta aula, vou mostrar como calcular a correlação entre variáveis em um DataFrame usando o Pandas. Normalmente, quando usamos o método de correlação, ele correlaciona todas as variáveis entre si. No entanto, às vezes queremos correlacionar apenas duas variáveis específicas. Vou mostrar como fazer isso de forma explícita, escolhendo as variáveis desejadas. Usando o método de correlação de Pearson, podemos ver a correlação entre as variáveis selecionadas. Também podemos usar o método de correlação de Spearman para calcular a correlação. É importante lembrar que, se não especificarmos o método, o Pandas assume o método de Pearson como padrão.

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01. Correlação: 
   Nesta aula, discutimos sobre correlação e como medir a relação entre duas variáveis. O coeficiente de correlação de Pearson é usado para medir a correlação linear entre duas variáveis numéricas, variando de -1 a 1. Já o coeficiente de correlação de Spearman avalia uma relação monotônica, sendo útil quando os dados não têm uma relação linear clara ou quando as variáveis não são numericamente escalonáveis. A correlação é importante para algoritmos de Machine Learning, pois ajuda a identificar padrões e relações nos dados. Também discutimos sobre associações positivas e negativas entre variáveis e como interpretar gráficos de dispersão. Por fim, mencionamos o coeficiente de variação, que é usado para comparar a variação entre diferentes conjuntos de dados.

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02. Cálculo Coeficiente Correlação: 
   Nesta aula, vou mostrar como calcular a correlação entre variáveis em um DataFrame usando o Pandas. Normalmente, quando usamos o método de correlação, ele correlaciona todas as variáveis entre si. No entanto, às vezes queremos correlacionar apenas duas variáveis específicas. Vou mostrar como fazer isso de forma explícita, escolhendo as variáveis desejadas. Usando o método de correlação de Pearson, podemos ver a correlação entre as variáveis selecionadas. Também podemos usar o método de correlação de Spearman para calcular a correlação. É importante lembrar que, se não especificarmos o método, o Pandas assume o método de Pearson como padrão.

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01. Correlação: 
   Nesta aula, discutimos sobre correlação e como medir a relação entre duas variáveis. O coeficiente de correlação de Pearson é usado para medir a correlação linear entre duas variáveis numéricas, variando de -1 a 1. Já o coeficiente de correlação de Spearman avalia uma relação monotônica, sendo útil quando os dados não têm uma relação linear clara ou quando as variáveis não são numericamente escalonáveis. A correlação é importante para algoritmos de Machine Learning, pois ajuda a identificar padrões e relações nos dados. Também discutimos sobre associações positivas e negativas entre variáveis e como interpretar gráficos de dispersão. Por fim, mencionamos o coeficiente de variação, que é usado para comparar a variação entre diferentes conjuntos de dados.

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02. Cálculo Coeficiente Correlação: 
   Nesta aula, vou mostrar como calcular a correlação entre variáveis em um DataFrame usando o Pandas. Normalmente, quando usamos o método de correlação, ele correlaciona todas as variáveis entre si. No entanto, às vezes queremos correlacionar apenas duas variáveis específicas. Vou mostrar como fazer isso de forma explícita, escolhendo as variáveis desejadas. Usando o método de correlação de Pearson, podemos ver a correlação entre as variáveis selecionadas. Também podemos usar o método de correlação de Spearman para calcular a correlação. É importante lembrar que, se não especificarmos o método, o Pandas assume o método de Pearson como padrão.

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01. Correlação: 
   Nesta aula, discutimos sobre correlação e como medir a relação entre duas variáveis. O coeficiente de correlação de Pearson é usado para medir a correlação linear entre duas variáveis numéricas, variando de -1 a 1. Já o coeficiente de correlação de Spearman avalia uma relação monotônica, sendo útil quando os dados não têm uma relação linear clara ou quando as variáveis não são numericamente escalonáveis. A correlação é importante para algoritmos de Machine Learning, pois ajuda a identificar padrões e relações nos dados. Também discutimos sobre associações positivas e negativas entre variáveis e como interpretar gráficos de dispersão. Por fim, mencionamos o coeficiente de variação, que é usado para comparar a variação entre diferentes conjuntos de dados.

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02. Cálculo Coeficiente Correlação: 
   Nesta aula, vou mostrar como calcular a correlação entre variáveis em um DataFrame usando o Pandas. Normalmente, quando usamos o método de correlação, ele correlaciona todas as variáveis entre si. No entanto, às vezes queremos correlacionar apenas duas variáveis específicas. Vou mostrar como fazer isso de forma explícita, escolhendo as variáveis desejadas. Usando o método de correlação de Pearson, podemos ver a correlação entre as variáveis selecionadas. Também podemos usar o método de correlação de Spearman para calcular a correlação. É importante lembrar que, se não especificarmos o método, o Pandas assume o método de Pearson como padrão.

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01. Correlação: 
   Nesta aula, discutimos sobre correlação e como medir a relação entre duas variáveis. O coeficiente de correlação de Pearson é usado para medir a correlação linear entre duas variáveis numéricas, variando de -1 a 1. Já o coeficiente de correlação de Spearman avalia uma relação monotônica, sendo útil quando os dados não têm uma relação linear clara ou quando as variáveis não são numericamente escalonáveis. A correlação é importante para algoritmos de Machine Learning, pois ajuda a identificar padrões e relações nos dados. Também discutimos sobre associações positivas e negativas entre variáveis e como interpretar gráficos de dispersão. Por fim, mencionamos o coeficiente de variação, que é usado para comparar a variação entre diferentes conjuntos de dados.

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02. Cálculo Coeficiente Correlação: 
   Nesta aula, vou mostrar como calcular a correlação entre variáveis em um DataFrame usando o Pandas. Normalmente, quando usamos o método de correlação, ele correlaciona todas as variáveis entre si. No entanto, às vezes queremos correlacionar apenas duas variáveis específicas. Vou mostrar como fazer isso de forma explícita, escolhendo as variáveis desejadas. Usando o método de correlação de Pearson, podemos ver a correlação entre as variáveis selecionadas. Também podemos usar o método de correlação de Spearman para calcular a correlação. É importante lembrar que, se não especificarmos o método, o Pandas assume o método de Pearson como padrão.

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01. Correlação: 
   Nesta aula, discutimos sobre correlação e como medir a relação entre duas variáveis. O coeficiente de correlação de Pearson é usado para medir a correlação linear entre duas variáveis numéricas, variando de -1 a 1. Já o coeficiente de correlação de Spearman avalia uma relação monotônica, sendo útil quando os dados não têm uma relação linear clara ou quando as variáveis não são numericamente escalonáveis. A correlação é importante para algoritmos de Machine Learning, pois ajuda a identificar padrões e relações nos dados. Também discutimos sobre associações positivas e negativas entre variáveis e como interpretar gráficos de dispersão. Por fim, mencionamos o coeficiente de variação, que é usado para comparar a variação entre diferentes conjuntos de dados.

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02. Cálculo Coeficiente Correlação: 
   Nesta aula, vou mostrar como calcular a correlação entre variáveis em um DataFrame usando o Pandas. Normalmente, quando usamos o método de correlação, ele correlaciona todas as variáveis entre si. No entanto, às vezes queremos correlacionar apenas duas variáveis específicas. Vou mostrar como fazer isso de forma explícita, escolhendo as variáveis desejadas. Usando o método de correlação de Pearson, podemos ver a correlação entre as variáveis selecionadas. Também podemos usar o método de correlação de Spearman para calcular a correlação. É importante lembrar que, se não especificarmos o método, o Pandas assume o método de Pearson como padrão.