#################################################################################################### 01. Criação do Ambiente Virtual: Nesta aula, vamos aprender como configurar o ambiente de trabalho e o ambiente virtual do Python. Vamos usar o pipenv para gerenciar as dependências e instalar a biblioteca pandas, que é uma biblioteca de análise de dados do Python. Vou mostrar como criar um ambiente virtual, instalar o pandas e verificar a versão instalada. Em seguida, vamos utilizar o Visual Code para criar um arquivo e um Jupyter Notebook para executar o código de forma interativa. Vou explicar como selecionar o ambiente virtual no Visual Code e instalar o pacote ipykernel. Por fim, vamos começar a criar nosso dataframe para explorar os dados no projeto. #################################################################################################### 02. Introdução ao Pandas e Criação de Dataframe: Nesta aula, vamos aprender sobre as estruturas de dados do Pandas: a série e o DataFrame. A série é uma estrutura unidimensional que armazena dados de uma única variável, enquanto o DataFrame é usado para armazenar múltiplas variáveis. Vamos criar um DataFrame a partir de um dicionário, onde teremos duas variáveis: idade e altura. Em seguida, vamos importar essa estrutura para o Pandas e explorar os dados usando medidas de resumo. #################################################################################################### 03. Medidas de Posição: Nesta aula, vamos falar sobre medidas de posição, que são importantes para resumir os dados que estamos lidando. As três principais medidas de posição são a média, a mediana e a moda. A média é a soma de todos os valores dividida pela quantidade de valores. A mediana é o valor do meio quando os dados estão ordenados e não é influenciada por valores extremos. A moda é o valor mais frequente em um conjunto de dados. Vou mostrar exemplos de como calcular essas medidas usando um conjunto de idades. #################################################################################################### 04. Cálculo Medidas De Posição: Nesta aula, aprendemos como extrair medidas de posição de um DataFrame no Jupyter Notebook. Começamos criando células Markdown para organizar o texto e destacar os títulos das seções. Em seguida, exploramos as medidas de posição, como média, mediana e moda. Para calcular a média, utilizamos a função `mean` e selecionamos a coluna desejada do DataFrame. Para a mediana, utilizamos a função `median`. E para a moda, utilizamos a função `mode`. Demonstramos como extrair essas medidas para a variável "Idade" e também para a variável "Altura". Além disso, destacamos a possibilidade de mesclar células de código e células de texto no Jupyter Notebook, o que facilita a explicação do processo para quem estiver lendo o relatório. #################################################################################################### 05. Medidas de Dispersão: As medidas de dispersão são importantes para entender a variação dos dados em um conjunto. As principais medidas são a variância, o desvio padrão e o coeficiente de variação. A variância é a média dos quadrados das diferenças entre cada valor e a média aritmética. O desvio padrão é a raiz quadrada da variância e expressa a dispersão na mesma unidade de medida dos dados. O coeficiente de variação é calculado dividindo o desvio padrão pela média e é expresso em porcentagem. Ele é útil para comparar a dispersão entre conjuntos de dados diferentes. #################################################################################################### 06. Cálculo Medidas De Dispersão: Nesta aula, discutimos sobre medidas de dispersão em estatística. A primeira medida de dispersão que vimos foi a variância, que nos ajuda a entender o quão dispersos estão os dados em relação à média. Utilizamos um conjunto de dados de altura e idade para calcular a variância. Em seguida, aprendemos a calcular o desvio padrão, que é a raiz quadrada da variância e nos dá uma medida mais intuitiva da dispersão dos dados. Por fim, discutimos o coeficiente de variação, que é calculado dividindo o desvio padrão pela média e multiplicando por 100. Essa medida nos permite comparar a variabilidade de diferentes conjuntos de dados. Concluímos que o conjunto de dados de idade apresenta uma maior variabilidade em comparação ao conjunto de dados de altura. #################################################################################################### 07. Medidas de Forma: Nesta aula, vamos aprender sobre as medidas de forma, que nos ajudam a caracterizar a distribuição dos dados. Existem duas medidas principais: simetria e curtose. A simetria indica o grau e a direção da distorção da distribuição em relação à média. Já a curtose mede o pico da distribuição. Uma simetria positiva significa que a cauda direita da distribuição é mais longa, enquanto uma simetria negativa indica que a cauda esquerda é mais longa. Uma curtose mais alta indica uma distribuição mais concentrada, enquanto uma curtose baixa indica uma distribuição mais achatada. Vamos explorar esses conceitos no código. #################################################################################################### 08. Cálculo Medidas De Forma: Nesta aula, discutimos medidas de forma, como simetria e curtose, que nos ajudam a entender a distribuição dos dados. A simetria indica se a distribuição é mais concentrada em um lado ou se é igualmente distribuída. Uma simetria positiva significa que a cauda direita é mais longa, enquanto uma simetria negativa indica que a cauda esquerda é mais longa. A curtose, por sua vez, nos mostra se a distribuição é mais concentrada ou mais espalhada. Uma curtose alta indica uma distribuição mais concentrada, com um pico mais agudo e caudas mais pesadas. Já uma curtose baixa indica uma distribuição mais achatada, com um pico menos agudo e caudas menos pesadas. O Pandas oferece o método `describe` para obter várias medidas estatísticas de uma variável, como média, desvio padrão, quartis e valor máximo. Essas medidas nos ajudam a ter uma visão geral dos dados de forma mais simplificada. #################################################################################################### 01. Criação do Ambiente Virtual: Nesta aula, vamos aprender como configurar o ambiente de trabalho e o ambiente virtual do Python. Vamos usar o pipenv para gerenciar as dependências e instalar a biblioteca pandas, que é uma biblioteca de análise de dados do Python. Vou mostrar como criar um ambiente virtual, instalar o pandas e verificar a versão instalada. Em seguida, vamos utilizar o Visual Code para criar um arquivo e um Jupyter Notebook para executar o código de forma interativa. Vou explicar como selecionar o ambiente virtual no Visual Code e instalar o pacote ipykernel. Por fim, vamos começar a criar nosso dataframe para explorar os dados no projeto. #################################################################################################### 02. Introdução ao Pandas e Criação de Dataframe: Nesta aula, vamos aprender sobre as estruturas de dados do Pandas: a série e o DataFrame. A série é uma estrutura unidimensional que armazena dados de uma única variável, enquanto o DataFrame é usado para armazenar múltiplas variáveis. Vamos criar um DataFrame a partir de um dicionário, onde teremos duas variáveis: idade e altura. Em seguida, vamos importar essa estrutura para o Pandas e explorar os dados usando medidas de resumo. #################################################################################################### 03. Medidas de Posição: Nesta aula, vamos falar sobre medidas de posição, que são importantes para resumir os dados que estamos lidando. As três principais medidas de posição são a média, a mediana e a moda. A média é a soma de todos os valores dividida pela quantidade de valores. A mediana é o valor do meio quando os dados estão ordenados e não é influenciada por valores extremos. A moda é o valor mais frequente em um conjunto de dados. Vou mostrar exemplos de como calcular essas medidas usando um conjunto de idades. #################################################################################################### 04. Cálculo Medidas De Posição: Nesta aula, aprendemos como extrair medidas de posição de um DataFrame no Jupyter Notebook. Começamos criando células Markdown para organizar o texto e destacar os títulos das seções. Em seguida, exploramos as medidas de posição, como média, mediana e moda. Para calcular a média, utilizamos a função `mean` e selecionamos a coluna desejada do DataFrame. Para a mediana, utilizamos a função `median`. E para a moda, utilizamos a função `mode`. Demonstramos como extrair essas medidas para a variável "Idade" e também para a variável "Altura". Além disso, destacamos a possibilidade de mesclar células de código e células de texto no Jupyter Notebook, o que facilita a explicação do processo para quem estiver lendo o relatório. #################################################################################################### 05. Medidas de Dispersão: As medidas de dispersão são importantes para entender a variação dos dados em um conjunto. As principais medidas são a variância, o desvio padrão e o coeficiente de variação. A variância é a média dos quadrados das diferenças entre cada valor e a média aritmética. O desvio padrão é a raiz quadrada da variância e expressa a dispersão na mesma unidade de medida dos dados. O coeficiente de variação é calculado dividindo o desvio padrão pela média e é expresso em porcentagem. Ele é útil para comparar a dispersão entre conjuntos de dados diferentes. #################################################################################################### 06. Cálculo Medidas De Dispersão: Nesta aula, discutimos sobre medidas de dispersão em estatística. A primeira medida de dispersão que vimos foi a variância, que nos ajuda a entender o quão dispersos estão os dados em relação à média. Utilizamos um conjunto de dados de altura e idade para calcular a variância. Em seguida, aprendemos a calcular o desvio padrão, que é a raiz quadrada da variância e nos dá uma medida mais intuitiva da dispersão dos dados. Por fim, discutimos o coeficiente de variação, que é calculado dividindo o desvio padrão pela média e multiplicando por 100. Essa medida nos permite comparar a variabilidade de diferentes conjuntos de dados. Concluímos que o conjunto de dados de idade apresenta uma maior variabilidade em comparação ao conjunto de dados de altura. #################################################################################################### 07. Medidas de Forma: Nesta aula, vamos aprender sobre as medidas de forma, que nos ajudam a caracterizar a distribuição dos dados. Existem duas medidas principais: simetria e curtose. A simetria indica o grau e a direção da distorção da distribuição em relação à média. Já a curtose mede o pico da distribuição. Uma simetria positiva significa que a cauda direita da distribuição é mais longa, enquanto uma simetria negativa indica que a cauda esquerda é mais longa. Uma curtose mais alta indica uma distribuição mais concentrada, enquanto uma curtose baixa indica uma distribuição mais achatada. Vamos explorar esses conceitos no código. #################################################################################################### 08. Cálculo Medidas De Forma: Nesta aula, discutimos medidas de forma, como simetria e curtose, que nos ajudam a entender a distribuição dos dados. A simetria indica se a distribuição é mais concentrada em um lado ou se é igualmente distribuída. Uma simetria positiva significa que a cauda direita é mais longa, enquanto uma simetria negativa indica que a cauda esquerda é mais longa. A curtose, por sua vez, nos mostra se a distribuição é mais concentrada ou mais espalhada. Uma curtose alta indica uma distribuição mais concentrada, com um pico mais agudo e caudas mais pesadas. Já uma curtose baixa indica uma distribuição mais achatada, com um pico menos agudo e caudas menos pesadas. O Pandas oferece o método `describe` para obter várias medidas estatísticas de uma variável, como média, desvio padrão, quartis e valor máximo. Essas medidas nos ajudam a ter uma visão geral dos dados de forma mais simplificada. #################################################################################################### 01. Criação do Ambiente Virtual: Nesta aula, vamos aprender como configurar o ambiente de trabalho e o ambiente virtual do Python. Vamos usar o pipenv para gerenciar as dependências e instalar a biblioteca pandas, que é uma biblioteca de análise de dados do Python. Vou mostrar como criar um ambiente virtual, instalar o pandas e verificar a versão instalada. Em seguida, vamos utilizar o Visual Code para criar um arquivo e um Jupyter Notebook para executar o código de forma interativa. Vou explicar como selecionar o ambiente virtual no Visual Code e instalar o pacote ipykernel. Por fim, vamos começar a criar nosso dataframe para explorar os dados no projeto. #################################################################################################### 02. Introdução ao Pandas e Criação de Dataframe: Nesta aula, vamos aprender sobre as estruturas de dados do Pandas: a série e o DataFrame. A série é uma estrutura unidimensional que armazena dados de uma única variável, enquanto o DataFrame é usado para armazenar múltiplas variáveis. Vamos criar um DataFrame a partir de um dicionário, onde teremos duas variáveis: idade e altura. Em seguida, vamos importar essa estrutura para o Pandas e explorar os dados usando medidas de resumo. #################################################################################################### 03. Medidas de Posição: Nesta aula, vamos falar sobre medidas de posição, que são importantes para resumir os dados que estamos lidando. As três principais medidas de posição são a média, a mediana e a moda. A média é a soma de todos os valores dividida pela quantidade de valores. A mediana é o valor do meio quando os dados estão ordenados e não é influenciada por valores extremos. A moda é o valor mais frequente em um conjunto de dados. Vou mostrar exemplos de como calcular essas medidas usando um conjunto de idades. #################################################################################################### 04. Cálculo Medidas De Posição: Nesta aula, aprendemos como extrair medidas de posição de um DataFrame no Jupyter Notebook. Começamos criando células Markdown para organizar o texto e destacar os títulos das seções. Em seguida, exploramos as medidas de posição, como média, mediana e moda. Para calcular a média, utilizamos a função `mean` e selecionamos a coluna desejada do DataFrame. Para a mediana, utilizamos a função `median`. E para a moda, utilizamos a função `mode`. Demonstramos como extrair essas medidas para a variável "Idade" e também para a variável "Altura". Além disso, destacamos a possibilidade de mesclar células de código e células de texto no Jupyter Notebook, o que facilita a explicação do processo para quem estiver lendo o relatório. #################################################################################################### 05. Medidas de Dispersão: As medidas de dispersão são importantes para entender a variação dos dados em um conjunto. As principais medidas são a variância, o desvio padrão e o coeficiente de variação. A variância é a média dos quadrados das diferenças entre cada valor e a média aritmética. O desvio padrão é a raiz quadrada da variância e expressa a dispersão na mesma unidade de medida dos dados. O coeficiente de variação é calculado dividindo o desvio padrão pela média e é expresso em porcentagem. Ele é útil para comparar a dispersão entre conjuntos de dados diferentes. #################################################################################################### 06. Cálculo Medidas De Dispersão: Nesta aula, discutimos sobre medidas de dispersão em estatística. A primeira medida de dispersão que vimos foi a variância, que nos ajuda a entender o quão dispersos estão os dados em relação à média. Utilizamos um conjunto de dados de altura e idade para calcular a variância. Em seguida, aprendemos a calcular o desvio padrão, que é a raiz quadrada da variância e nos dá uma medida mais intuitiva da dispersão dos dados. Por fim, discutimos o coeficiente de variação, que é calculado dividindo o desvio padrão pela média e multiplicando por 100. Essa medida nos permite comparar a variabilidade de diferentes conjuntos de dados. Concluímos que o conjunto de dados de idade apresenta uma maior variabilidade em comparação ao conjunto de dados de altura. #################################################################################################### 07. Medidas de Forma: Nesta aula, vamos aprender sobre as medidas de forma, que nos ajudam a caracterizar a distribuição dos dados. Existem duas medidas principais: simetria e curtose. A simetria indica o grau e a direção da distorção da distribuição em relação à média. Já a curtose mede o pico da distribuição. Uma simetria positiva significa que a cauda direita da distribuição é mais longa, enquanto uma simetria negativa indica que a cauda esquerda é mais longa. Uma curtose mais alta indica uma distribuição mais concentrada, enquanto uma curtose baixa indica uma distribuição mais achatada. Vamos explorar esses conceitos no código. #################################################################################################### 08. Cálculo Medidas De Forma: Nesta aula, discutimos medidas de forma, como simetria e curtose, que nos ajudam a entender a distribuição dos dados. A simetria indica se a distribuição é mais concentrada em um lado ou se é igualmente distribuída. Uma simetria positiva significa que a cauda direita é mais longa, enquanto uma simetria negativa indica que a cauda esquerda é mais longa. A curtose, por sua vez, nos mostra se a distribuição é mais concentrada ou mais espalhada. Uma curtose alta indica uma distribuição mais concentrada, com um pico mais agudo e caudas mais pesadas. Já uma curtose baixa indica uma distribuição mais achatada, com um pico menos agudo e caudas menos pesadas. O Pandas oferece o método `describe` para obter várias medidas estatísticas de uma variável, como média, desvio padrão, quartis e valor máximo. Essas medidas nos ajudam a ter uma visão geral dos dados de forma mais simplificada. #################################################################################################### 01. Criação do Ambiente Virtual: Nesta aula, vamos aprender como configurar o ambiente de trabalho e o ambiente virtual do Python. Vamos usar o pipenv para gerenciar as dependências e instalar a biblioteca pandas, que é uma biblioteca de análise de dados do Python. Vou mostrar como criar um ambiente virtual, instalar o pandas e verificar a versão instalada. Em seguida, vamos utilizar o Visual Code para criar um arquivo e um Jupyter Notebook para executar o código de forma interativa. Vou explicar como selecionar o ambiente virtual no Visual Code e instalar o pacote ipykernel. Por fim, vamos começar a criar nosso dataframe para explorar os dados no projeto. #################################################################################################### 02. Introdução ao Pandas e Criação de Dataframe: Nesta aula, vamos aprender sobre as estruturas de dados do Pandas: a série e o DataFrame. A série é uma estrutura unidimensional que armazena dados de uma única variável, enquanto o DataFrame é usado para armazenar múltiplas variáveis. Vamos criar um DataFrame a partir de um dicionário, onde teremos duas variáveis: idade e altura. Em seguida, vamos importar essa estrutura para o Pandas e explorar os dados usando medidas de resumo. #################################################################################################### 03. Medidas de Posição: Nesta aula, vamos falar sobre medidas de posição, que são importantes para resumir os dados que estamos lidando. As três principais medidas de posição são a média, a mediana e a moda. A média é a soma de todos os valores dividida pela quantidade de valores. A mediana é o valor do meio quando os dados estão ordenados e não é influenciada por valores extremos. A moda é o valor mais frequente em um conjunto de dados. Vou mostrar exemplos de como calcular essas medidas usando um conjunto de idades. #################################################################################################### 04. Cálculo Medidas De Posição: Nesta aula, aprendemos como extrair medidas de posição de um DataFrame no Jupyter Notebook. Começamos criando células Markdown para organizar o texto e destacar os títulos das seções. Em seguida, exploramos as medidas de posição, como média, mediana e moda. Para calcular a média, utilizamos a função `mean` e selecionamos a coluna desejada do DataFrame. Para a mediana, utilizamos a função `median`. E para a moda, utilizamos a função `mode`. Demonstramos como extrair essas medidas para a variável "Idade" e também para a variável "Altura". Além disso, destacamos a possibilidade de mesclar células de código e células de texto no Jupyter Notebook, o que facilita a explicação do processo para quem estiver lendo o relatório. #################################################################################################### 05. Medidas de Dispersão: As medidas de dispersão são importantes para entender a variação dos dados em um conjunto. As principais medidas são a variância, o desvio padrão e o coeficiente de variação. A variância é a média dos quadrados das diferenças entre cada valor e a média aritmética. O desvio padrão é a raiz quadrada da variância e expressa a dispersão na mesma unidade de medida dos dados. O coeficiente de variação é calculado dividindo o desvio padrão pela média e é expresso em porcentagem. Ele é útil para comparar a dispersão entre conjuntos de dados diferentes. #################################################################################################### 06. Cálculo Medidas De Dispersão: Nesta aula, discutimos sobre medidas de dispersão em estatística. A primeira medida de dispersão que vimos foi a variância, que nos ajuda a entender o quão dispersos estão os dados em relação à média. Utilizamos um conjunto de dados de altura e idade para calcular a variância. Em seguida, aprendemos a calcular o desvio padrão, que é a raiz quadrada da variância e nos dá uma medida mais intuitiva da dispersão dos dados. Por fim, discutimos o coeficiente de variação, que é calculado dividindo o desvio padrão pela média e multiplicando por 100. Essa medida nos permite comparar a variabilidade de diferentes conjuntos de dados. Concluímos que o conjunto de dados de idade apresenta uma maior variabilidade em comparação ao conjunto de dados de altura. #################################################################################################### 07. Medidas de Forma: Nesta aula, vamos aprender sobre as medidas de forma, que nos ajudam a caracterizar a distribuição dos dados. Existem duas medidas principais: simetria e curtose. A simetria indica o grau e a direção da distorção da distribuição em relação à média. Já a curtose mede o pico da distribuição. Uma simetria positiva significa que a cauda direita da distribuição é mais longa, enquanto uma simetria negativa indica que a cauda esquerda é mais longa. Uma curtose mais alta indica uma distribuição mais concentrada, enquanto uma curtose baixa indica uma distribuição mais achatada. Vamos explorar esses conceitos no código. #################################################################################################### 08. Cálculo Medidas De Forma: Nesta aula, discutimos medidas de forma, como simetria e curtose, que nos ajudam a entender a distribuição dos dados. A simetria indica se a distribuição é mais concentrada em um lado ou se é igualmente distribuída. Uma simetria positiva significa que a cauda direita é mais longa, enquanto uma simetria negativa indica que a cauda esquerda é mais longa. A curtose, por sua vez, nos mostra se a distribuição é mais concentrada ou mais espalhada. Uma curtose alta indica uma distribuição mais concentrada, com um pico mais agudo e caudas mais pesadas. Já uma curtose baixa indica uma distribuição mais achatada, com um pico menos agudo e caudas menos pesadas. O Pandas oferece o método `describe` para obter várias medidas estatísticas de uma variável, como média, desvio padrão, quartis e valor máximo. Essas medidas nos ajudam a ter uma visão geral dos dados de forma mais simplificada. #################################################################################################### 01. Criação do Ambiente Virtual: Nesta aula, vamos aprender como configurar o ambiente de trabalho e o ambiente virtual do Python. Vamos usar o pipenv para gerenciar as dependências e instalar a biblioteca pandas, que é uma biblioteca de análise de dados do Python. Vou mostrar como criar um ambiente virtual, instalar o pandas e verificar a versão instalada. Em seguida, vamos utilizar o Visual Code para criar um arquivo e um Jupyter Notebook para executar o código de forma interativa. Vou explicar como selecionar o ambiente virtual no Visual Code e instalar o pacote ipykernel. Por fim, vamos começar a criar nosso dataframe para explorar os dados no projeto. #################################################################################################### 02. Introdução ao Pandas e Criação de Dataframe: Nesta aula, vamos aprender sobre as estruturas de dados do Pandas: a série e o DataFrame. A série é uma estrutura unidimensional que armazena dados de uma única variável, enquanto o DataFrame é usado para armazenar múltiplas variáveis. Vamos criar um DataFrame a partir de um dicionário, onde teremos duas variáveis: idade e altura. Em seguida, vamos importar essa estrutura para o Pandas e explorar os dados usando medidas de resumo. #################################################################################################### 03. Medidas de Posição: Nesta aula, vamos falar sobre medidas de posição, que são importantes para resumir os dados que estamos lidando. As três principais medidas de posição são a média, a mediana e a moda. A média é a soma de todos os valores dividida pela quantidade de valores. A mediana é o valor do meio quando os dados estão ordenados e não é influenciada por valores extremos. A moda é o valor mais frequente em um conjunto de dados. Vou mostrar exemplos de como calcular essas medidas usando um conjunto de idades. #################################################################################################### 04. Cálculo Medidas De Posição: Nesta aula, aprendemos como extrair medidas de posição de um DataFrame no Jupyter Notebook. Começamos criando células Markdown para organizar o texto e destacar os títulos das seções. Em seguida, exploramos as medidas de posição, como média, mediana e moda. Para calcular a média, utilizamos a função `mean` e selecionamos a coluna desejada do DataFrame. Para a mediana, utilizamos a função `median`. E para a moda, utilizamos a função `mode`. Demonstramos como extrair essas medidas para a variável "Idade" e também para a variável "Altura". Além disso, destacamos a possibilidade de mesclar células de código e células de texto no Jupyter Notebook, o que facilita a explicação do processo para quem estiver lendo o relatório. #################################################################################################### 05. Medidas de Dispersão: As medidas de dispersão são importantes para entender a variação dos dados em um conjunto. As principais medidas são a variância, o desvio padrão e o coeficiente de variação. A variância é a média dos quadrados das diferenças entre cada valor e a média aritmética. O desvio padrão é a raiz quadrada da variância e expressa a dispersão na mesma unidade de medida dos dados. O coeficiente de variação é calculado dividindo o desvio padrão pela média e é expresso em porcentagem. Ele é útil para comparar a dispersão entre conjuntos de dados diferentes. #################################################################################################### 06. Cálculo Medidas De Dispersão: Nesta aula, discutimos sobre medidas de dispersão em estatística. A primeira medida de dispersão que vimos foi a variância, que nos ajuda a entender o quão dispersos estão os dados em relação à média. Utilizamos um conjunto de dados de altura e idade para calcular a variância. Em seguida, aprendemos a calcular o desvio padrão, que é a raiz quadrada da variância e nos dá uma medida mais intuitiva da dispersão dos dados. Por fim, discutimos o coeficiente de variação, que é calculado dividindo o desvio padrão pela média e multiplicando por 100. Essa medida nos permite comparar a variabilidade de diferentes conjuntos de dados. Concluímos que o conjunto de dados de idade apresenta uma maior variabilidade em comparação ao conjunto de dados de altura. #################################################################################################### 07. Medidas de Forma: Nesta aula, vamos aprender sobre as medidas de forma, que nos ajudam a caracterizar a distribuição dos dados. Existem duas medidas principais: simetria e curtose. A simetria indica o grau e a direção da distorção da distribuição em relação à média. Já a curtose mede o pico da distribuição. Uma simetria positiva significa que a cauda direita da distribuição é mais longa, enquanto uma simetria negativa indica que a cauda esquerda é mais longa. Uma curtose mais alta indica uma distribuição mais concentrada, enquanto uma curtose baixa indica uma distribuição mais achatada. Vamos explorar esses conceitos no código. #################################################################################################### 08. Cálculo Medidas De Forma: Nesta aula, discutimos medidas de forma, como simetria e curtose, que nos ajudam a entender a distribuição dos dados. A simetria indica se a distribuição é mais concentrada em um lado ou se é igualmente distribuída. Uma simetria positiva significa que a cauda direita é mais longa, enquanto uma simetria negativa indica que a cauda esquerda é mais longa. A curtose, por sua vez, nos mostra se a distribuição é mais concentrada ou mais espalhada. Uma curtose alta indica uma distribuição mais concentrada, com um pico mais agudo e caudas mais pesadas. Já uma curtose baixa indica uma distribuição mais achatada, com um pico menos agudo e caudas menos pesadas. O Pandas oferece o método `describe` para obter várias medidas estatísticas de uma variável, como média, desvio padrão, quartis e valor máximo. Essas medidas nos ajudam a ter uma visão geral dos dados de forma mais simplificada. #################################################################################################### 01. Criação do Ambiente Virtual: Nesta aula, vamos aprender como configurar o ambiente de trabalho e o ambiente virtual do Python. Vamos usar o pipenv para gerenciar as dependências e instalar a biblioteca pandas, que é uma biblioteca de análise de dados do Python. Vou mostrar como criar um ambiente virtual, instalar o pandas e verificar a versão instalada. Em seguida, vamos utilizar o Visual Code para criar um arquivo e um Jupyter Notebook para executar o código de forma interativa. Vou explicar como selecionar o ambiente virtual no Visual Code e instalar o pacote ipykernel. Por fim, vamos começar a criar nosso dataframe para explorar os dados no projeto. #################################################################################################### 02. Introdução ao Pandas e Criação de Dataframe: Nesta aula, vamos aprender sobre as estruturas de dados do Pandas: a série e o DataFrame. A série é uma estrutura unidimensional que armazena dados de uma única variável, enquanto o DataFrame é usado para armazenar múltiplas variáveis. Vamos criar um DataFrame a partir de um dicionário, onde teremos duas variáveis: idade e altura. Em seguida, vamos importar essa estrutura para o Pandas e explorar os dados usando medidas de resumo. #################################################################################################### 03. Medidas de Posição: Nesta aula, vamos falar sobre medidas de posição, que são importantes para resumir os dados que estamos lidando. As três principais medidas de posição são a média, a mediana e a moda. A média é a soma de todos os valores dividida pela quantidade de valores. A mediana é o valor do meio quando os dados estão ordenados e não é influenciada por valores extremos. A moda é o valor mais frequente em um conjunto de dados. Vou mostrar exemplos de como calcular essas medidas usando um conjunto de idades. #################################################################################################### 04. Cálculo Medidas De Posição: Nesta aula, aprendemos como extrair medidas de posição de um DataFrame no Jupyter Notebook. Começamos criando células Markdown para organizar o texto e destacar os títulos das seções. Em seguida, exploramos as medidas de posição, como média, mediana e moda. Para calcular a média, utilizamos a função `mean` e selecionamos a coluna desejada do DataFrame. Para a mediana, utilizamos a função `median`. E para a moda, utilizamos a função `mode`. Demonstramos como extrair essas medidas para a variável "Idade" e também para a variável "Altura". Além disso, destacamos a possibilidade de mesclar células de código e células de texto no Jupyter Notebook, o que facilita a explicação do processo para quem estiver lendo o relatório. #################################################################################################### 05. Medidas de Dispersão: As medidas de dispersão são importantes para entender a variação dos dados em um conjunto. As principais medidas são a variância, o desvio padrão e o coeficiente de variação. A variância é a média dos quadrados das diferenças entre cada valor e a média aritmética. O desvio padrão é a raiz quadrada da variância e expressa a dispersão na mesma unidade de medida dos dados. O coeficiente de variação é calculado dividindo o desvio padrão pela média e é expresso em porcentagem. Ele é útil para comparar a dispersão entre conjuntos de dados diferentes. #################################################################################################### 06. Cálculo Medidas De Dispersão: Nesta aula, discutimos sobre medidas de dispersão em estatística. A primeira medida de dispersão que vimos foi a variância, que nos ajuda a entender o quão dispersos estão os dados em relação à média. Utilizamos um conjunto de dados de altura e idade para calcular a variância. Em seguida, aprendemos a calcular o desvio padrão, que é a raiz quadrada da variância e nos dá uma medida mais intuitiva da dispersão dos dados. Por fim, discutimos o coeficiente de variação, que é calculado dividindo o desvio padrão pela média e multiplicando por 100. Essa medida nos permite comparar a variabilidade de diferentes conjuntos de dados. Concluímos que o conjunto de dados de idade apresenta uma maior variabilidade em comparação ao conjunto de dados de altura. #################################################################################################### 07. Medidas de Forma: Nesta aula, vamos aprender sobre as medidas de forma, que nos ajudam a caracterizar a distribuição dos dados. Existem duas medidas principais: simetria e curtose. A simetria indica o grau e a direção da distorção da distribuição em relação à média. Já a curtose mede o pico da distribuição. Uma simetria positiva significa que a cauda direita da distribuição é mais longa, enquanto uma simetria negativa indica que a cauda esquerda é mais longa. Uma curtose mais alta indica uma distribuição mais concentrada, enquanto uma curtose baixa indica uma distribuição mais achatada. Vamos explorar esses conceitos no código. #################################################################################################### 08. Cálculo Medidas De Forma: Nesta aula, discutimos medidas de forma, como simetria e curtose, que nos ajudam a entender a distribuição dos dados. A simetria indica se a distribuição é mais concentrada em um lado ou se é igualmente distribuída. Uma simetria positiva significa que a cauda direita é mais longa, enquanto uma simetria negativa indica que a cauda esquerda é mais longa. A curtose, por sua vez, nos mostra se a distribuição é mais concentrada ou mais espalhada. Uma curtose alta indica uma distribuição mais concentrada, com um pico mais agudo e caudas mais pesadas. Já uma curtose baixa indica uma distribuição mais achatada, com um pico menos agudo e caudas menos pesadas. O Pandas oferece o método `describe` para obter várias medidas estatísticas de uma variável, como média, desvio padrão, quartis e valor máximo. Essas medidas nos ajudam a ter uma visão geral dos dados de forma mais simplificada.