Análise Exploratória Automática com Python - Ydata Profiling

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Fala Impressionadores! Hoje eu quero falar sobre análise exploratória automática com Python utilizando a biblioteca ydata-profiling.
Essa é uma biblioteca que vai te permitir fazer uma análise exploratória com Python de forma automática sem que você perca muito tempo fazendo isso de forma manual.
Claro que é muito importante que você saiba como fazer esse processo manualmente, mas em certos casos você precisa de agilidade, então essa biblioteca vai te ajudar muito.
Ela vai te dar uma análise automática de uma base de dados e você já vai conseguir tirar vários insigths dessa base e já tomar algumas decisões.
Consegue verificar se as informações na base fazem sentido, se vai utilizar todas as colunas da sua base de dados, se os dados possuem correlação entre eles, quais estão mais relacionados.
O pandas profling report, é algo muito útil e pode te salvar várias vezes de ter que fazer uma análise muito grande apenas para ter uma análise geral.
Inclusive, você salva esse relatório em um arquivo html, então pode passar para outras pessoas fazerem uma análise e pedirem algo mais detalhado se for o caso!
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Aqui nos vídeos do canal da Hashtag Programação ensinamos diversas dicas de Ciência de Dados para que você consiga se desenvolver e até mesmo mudar de área mesmo sem nenhuma experiência!
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Conteúdo da Aula
00:00 Introdução
01:20 Pacote ydata-profiling
02:00 Instalação do ydata-profiling
02:55 Base de dados do Kaggle
04:35 Termos específicos de RH (atrito e rotatividade)
06:17 Informações da base de dados
08:30 Construção do código + análises iniciais
12:42 Análise exploratória automática com Python (ydata-profiling)
17:40 Overview da base de dados
19:42 Alertas da base de dados (constant, high correlation, unique e zeros)
33:06 Análise de uma coluna numérica da base de dados
38:47 Análise de uma coluna booleana da base de dados
41:53 Análise de uma coluna categórica da base de dados
45:20 Diagramas de interação
47:25 Correlações entre as informações da base de dados
51:53 Valores ausentes
52:05 Amostra dos dados
52:52 Conclusão
#cienciadedados #cienciadados #hashtagprogramacao

[@moderacaohashtag]

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[@ranielsonsilva]

Aula top demais

[@fellipefoliveira]

Que aula ffffffffffffffffffffffffffffffffffffora da curva!

[@alekassioalves6412]

Aula simplesmente fantástica. Parabéns por realizá-la e, principalmente, por disponibilizá-la.

[@MrXandecow]

Simplesmente, muito bom .... excelente dica obrigado!

[@ederson.madruga]

Excelente. Seria muito legal realizar previsões utilizando este database.

[@renatolippi]

Show de Bola! Se puder fazer mais análises em cima dessa própría base, seria bem legal, obrigado!

[@gmeek_official4081]

show gostaria que fizesses uma introdução ao Machine Learning apartir dessa base.

[@eduardoottofilho3398]

Muito bom o vídeo Francisco, gostei desse pacote....seria interessante fazer um modelo de previsão também. Parabéns!

[@leirsonaraujo2586]

Muito obrigado pela aula.

[@mariniltonquintanilha7829]

Excelente, sucesso.

[@jonatapaulino]

Fala Francisco. O curso que vocês oferecem, esse gratuito mesmo, és tu quem ministra? Obrigado.

[@92William92]

Não funciona no Google Colab 😢

[@luismicioneiro1193]

Não se aplica e não acerta muita coisa no dia a dia. Ele só sumariza os dados, nada além disso. Não esqueçam que uma boa análise leva em consideração regras de negócio.