{"id":1348,"date":"2020-10-02T17:49:31","date_gmt":"2020-10-02T17:49:31","guid":{"rendered":"https:\/\/ramniwasmeena.com\/?p=1348"},"modified":"2024-04-27T08:56:08","modified_gmt":"2024-04-27T08:56:08","slug":"o-que-e-data-science-conceitos-aplicacoes-praticas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ramniwasmeena.com\/hi\/2020\/10\/02\/o-que-e-data-science-conceitos-aplicacoes-praticas\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 Data Science: conceitos, aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas e um bate papo sobre carreira"},"content":{"rendered":"

Muitas vezes usamos vari\u00e1veis com alta correla\u00e7\u00e3o que n\u00e3o fazem sentido no projeto final por estarem carregando informa\u00e7\u00f5es muito pr\u00f3ximas ou duplicadas. Entender quais vari\u00e1veis utilizamos no projeto tamb\u00e9m foi uma tarefa importante, j\u00e1 que era necess\u00e1rio realmente entender quais colunas t\u00ednhamos que trariam um resultado melhor na previs\u00e3o, quais dados afetam o surgimento das manchas solares, etc. Com o surgimento do Big Data, que visa lidar com enormes volumes de dados e a necessidade crescente da tomada de decis\u00f5es baseadas em dados, a Ci\u00eancia de Dados se estabeleceu como um campo interdisciplinar. Dentro do mundo do Python, voc\u00ea vai ter, por exemplo, o Pandas como uma biblioteca que basicamente todo mundo utiliza, o Jupyter basicamente como espa\u00e7o de explora\u00e7\u00e3o para fazer testes, com espa\u00e7o explorat\u00f3rio.<\/p>\n