Machine Learning #15 - K-Nearest Neighbors (KNN)

Nesta parte da série, você vai aprender o algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN), e como o valor de K muda a classificação de um ponto novo.

Machine Learning #14 - Dados Categóricos e Bagging

Nesta parte da série, você vai aprender a transformar colunas de texto em números com one hot encoding, e a combinar vários modelos com bagging.

Machine Learning #13 - Validação Cruzada e Grid Search

Nesta parte da série, você vai aprender técnicas de validação cruzada e como usar grid search pra ajustar os hiperparâmetros de um modelo.

Machine Learning #12 - Regressão Logística

Nesta parte da série, você vai aprender a usar regressão logística pra prever resultados categóricos, e a interpretar coeficiente, odds e probabilidade.

Machine Learning #11 - Agrupamento: Hierárquico e K-Means

Nesta parte da série, você vai aprender duas técnicas de agrupamento sem rótulos: clustering hierárquico e K-Means.

Machine Learning #10 - Avaliando Classificadores: Matriz de Confusão e Curva AUC-ROC

Nesta parte da série, você vai aprender a avaliar um modelo de classificação de verdade, usando matriz de confusão e a curva AUC-ROC.

Machine Learning #9 - Árvore de Decisão

Nesta parte da série, você vai aprender a criar e interpretar uma árvore de decisão em Python, e como o algoritmo decide onde dividir os dados.

Machine Learning #8 - Escala de Dados e Divisão Treino/Teste

Nesta parte da série, você vai aprender a padronizar dados em escalas diferentes, e a dividir um dataset em treino e teste pra avaliar seu modelo de verdade.

Machine Learning #7 - Regressão Polinomial e Múltipla

Nesta parte da série, você vai aprender regressão polinomial, pra quando os dados não seguem uma reta, e regressão múltipla, pra quando a previsão depende de mais de uma variável.

Machine Learning #6 - Regressão Linear

Nesta parte da série, você vai aprender a traçar uma reta de regressão linear, medir a força dessa relação com o coeficiente r, e prever valores futuros.

Machine Learning #5 - Gráfico de Dispersão

Nesta parte da série, você vai aprender a desenhar e interpretar um gráfico de dispersão (scatter plot), o primeiro passo pra enxergar relações entre duas variáveis.

Machine Learning #4 - Distribuição de Dados

Nesta parte da série, você vai aprender a gerar grandes conjuntos de dados aleatórios, visualizá-los com histogramas, e entender a distribuição normal.

Machine Learning #3 - Desvio Padrão e Percentis

Nesta parte da série, você vai aprender a medir o quanto os dados estão espalhados com desvio padrão e variância, e a encontrar percentis com NumPy.

Machine Learning #2 - Média, Mediana e Moda

Nesta parte da série, você vai aprender a calcular média, mediana e moda de um conjunto de dados usando NumPy e SciPy.

Machine Learning #1 - Introdução

Nesta parte da série, você vai entender o que é Machine Learning, o que é um dataset, e os três tipos de dados que aparecem em qualquer análise.

Estruturas de Dados #11 - Algoritmos de Ordenação II: Quick, Merge, Counting e Radix Sort

Nesta parte da série, você vai conhecer quatro algoritmos de ordenação mais rápidos que os do post anterior - Quick Sort, Merge Sort, Counting Sort e Radix Sort.

Estruturas de Dados #10 - Algoritmos de Ordenação I: Bubble, Selection e Insertion Sort

Nesta parte da série, você vai aprender três algoritmos clássicos de ordenação - Bubble Sort, Selection Sort e Insertion Sort - e como otimizar cada um.

Estruturas de Dados #9 - Algoritmos de Busca: Linear e Binária

Nesta parte da série, você vai aprender dois algoritmos de busca - linear e binária - e entender por que a binária é tão mais rápida quando a lista está ordenada.

Estruturas de Dados #8 - Grafos

Nesta parte da série, você vai conhecer os grafos - uma estrutura de dados não linear - e duas formas de representá-los em Python.

Estruturas de Dados #7 - Árvores de Busca Binária e AVL

Nesta parte da série, você vai aprender como funciona uma Árvore de Busca Binária (BST), e como as árvores AVL se autobalanceiam pra manter buscas rápidas.

Estruturas de Dados #6 - Árvores e Árvores Binárias

Nesta parte da série, você vai conhecer as árvores - uma estrutura de dados hierárquica - e as árvores binárias, com suas três formas de percorrer os nós.

Estruturas de Dados #5 - Tabelas Hash

Nesta parte da série, você vai aprender a construir uma tabela hash do zero em Python, e como ela consegue buscar dados muito mais rápido que uma lista.

Estruturas de Dados #4 - Listas Encadeadas

Nesta parte da série, você vai aprender o que são listas encadeadas, como implementá-las em Python, e como elas se comparam a arrays.

Estruturas de Dados #3 - Pilhas e Filas

Nesta parte da série, você vai aprender a implementar pilhas (LIFO) e filas (FIFO) em Python, e onde cada uma é usada na prática.

Estruturas de Dados #2 - Arrays e Listas

Nesta parte da série, você vai ver como a lista do Python funciona como um array dinâmico, os métodos prontos que ela já traz, e como criar seu próprio algoritmo em cima dela.

Estruturas de Dados #1 - Introdução e Complexidade

Nesta parte da série, você vai entender o que são Estruturas de Dados e Algoritmos (DSA), e vai aprender a medir a eficiência de um algoritmo com complexidade de tempo e notação Big O.

Matplotlib #11 - Salvando Figuras e Gráficos 3D

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a salvar gráficos em arquivo com savefig() e a plotar em três dimensões com mplot3d.

Matplotlib #10 - Mapas de Calor e Dados 2D com imshow, contour e pcolormesh

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a visualizar matrizes como mapas de calor com imshow(), curvas de nível com contour() e a controlar a escala de cores.

Matplotlib #9 - Boxplot, Violin Plot e Barras de Erro

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a criar boxplots, violin plots e barras de erro com o Matplotlib.

Matplotlib #8 - Texto Matemático, rcParams e Gráficos Polares

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a escrever texto matemático com mathtext, configurar o Matplotlib globalmente com rcParams e criar gráficos polares.

Matplotlib #7 - Estilos, Anotações e Texto

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a aplicar estilos prontos e a adicionar texto e anotações a um gráfico do Matplotlib.

Matplotlib #6 - Legendas, Eixos Duplos e Escalas

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a criar legendas, eixos duplos com twinx() e escalas logarítmicas no Matplotlib.

Matplotlib #5 - Subplots Avançados: GridSpec, subplot2grid e Eixos Compartilhados

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a criar layouts de subplot irregulares com GridSpec e subplot2grid, e a sincronizar eixos com sharex e sharey.

Matplotlib #4 - Interface Orientada a Objetos: Figure e Axes

Nesta parte do tutorial, você vai conhecer a interface orientada a objetos do Matplotlib, com os objetos Figure e Axes controlados explicitamente.

Matplotlib #3 - Preenchimento de Área, Stem e Step

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a preencher áreas com fill_between(), empilhar séries com stackplot() e a desenhar gráficos stem() e step().

Matplotlib #2 - Dispersão, Barras, Histogramas e Pizza

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a criar gráficos de dispersão, barras, histogramas e pizza com o Matplotlib.

Matplotlib #1 - Introdução e Gráficos de Linha

Nesta parte do tutorial, você vai conhecer o Matplotlib, o módulo pyplot e como desenhar e personalizar gráficos de linha.

Pandas #18 - Gráficos Avançados: Boxplot, Área, Pizza e Subplots

Nesta parte do tutorial, você vai aprender tipos de gráfico mais avançados do Pandas: boxplot, área, pizza, subplots e barras empilhadas.

Pandas #17 - Lendo e Escrevendo Excel, HTML e Exportando Arquivos

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a ler arquivos Excel e HTML com o Pandas, e a exportar um DataFrame para CSV, JSON e Excel.

Pandas #16 - Combinando DataFrames: merge, join e concat

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a combinar DataFrames diferentes com merge(), join() e concat().

Pandas #15 - MultiIndex: Índices Hierárquicos

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a criar e navegar índices hierárquicos (MultiIndex) no Pandas.

Pandas #14 - Remodelando Dados: pivot_table(), melt() e stack()/unstack()

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a remodelar DataFrames com pivot(), pivot_table(), melt(), stack(), unstack() e get_dummies().

Pandas #13 - Agrupando e Agregando Dados com groupby()

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a agrupar dados por categoria e calcular agregações com groupby() e agg().

Pandas #12 - Datas e Séries Temporais

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a trabalhar com datas no Pandas: date_range(), índice temporal, o acessor .dt e resample().

Pandas #11 - Trabalhando com Texto e Dados Categóricos

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a manipular texto com o acessor .str e a trabalhar com dados categóricos no Pandas.

Pandas #10 - apply(), map() e pipe(): Aplicando Funções

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a aplicar funções personalizadas com apply(), map() e a encadear transformações com pipe().

Pandas #9 - Correlações e Visualização de Dados

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a encontrar correlações entre colunas com .corr() e a gerar gráficos rápidos com .plot().

Pandas #8 - Funções Cumulativas, rank() e Janelas Móveis

Nesta parte do tutorial, você vai aprender funções cumulativas, rank(), pct_change(), cov() e médias móveis com rolling().

Pandas #7 - Estatísticas Descritivas e describe()

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a resumir dados numéricos e categóricos com describe(), value_counts(), unique(), nunique(), idxmax() e idxmin().

Pandas #6 - Ordenando e Reindexando DataFrames

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a ordenar DataFrames com sort_values() e sort_index(), e a reindexar dados com reindex().

Pandas #5 - Dados Ausentes: isna(), ffill(), bfill() e interpolate()

Nesta parte do tutorial, você vai aprofundar no tratamento de dados ausentes no Pandas, com isna(), notna(), ffill(), bfill() e interpolate().

Pandas #4 - Analisando e Limpando Dados

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a inspecionar rapidamente um DataFrame e a limpar os tipos de dados sujos mais comuns.

Pandas #3 - Operações Aritméticas em Series e DataFrames

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a fazer contas com Series e DataFrames, incluindo o alinhamento automático pelo índice e o parâmetro fill_value.

Pandas #2 - Selecionando e Filtrando Dados com loc, iloc e Máscaras Booleanas

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a selecionar linhas e colunas específicas de um DataFrame com .loc e .iloc, e a filtrar dados com máscaras booleanas.

Pandas #1 - Introdução: Series e DataFrames

Nesta parte do tutorial, você vai conhecer o Pandas e os dois objetos fundamentais da biblioteca: Series e DataFrame.

NumPy #11 - Dados Ausentes e Arquivos

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a lidar com valores ausentes em um array e a salvar e carregar arrays em arquivo, fechando a série de NumPy.

NumPy #10 - Distribuições de Probabilidade (Parte 2)

Nesta parte do tutorial, você vai conhecer as distribuições Exponencial, Qui-Quadrado, Rayleigh, Pareto, Logística, Multinomial e Zipf do numpy.random.

NumPy #9 - Distribuições de Probabilidade (Parte 1)

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a embaralhar arrays, visualizar distribuições com Seaborn, e gerar dados com as distribuições Normal, Binomial, Poisson e Uniforme.

NumPy #8 - Estatísticas Descritivas

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a calcular soma, média, mediana, desvio padrão e percentil com NumPy, controlando o eixo do cálculo.

NumPy #7 - Broadcasting e Álgebra Linear

Nesta parte do tutorial, você vai entender o que é broadcasting e vai aprender a fazer operações de álgebra linear com o módulo numpy.linalg.

NumPy #6 - MDC, MMC, Trigonometria e Operações de Conjunto

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a calcular MDC e MMC, usar funções trigonométricas e hiperbólicas, e comparar arrays como conjuntos com o NumPy.

NumPy #5 - Arredondamento, Logaritmos e Somas/Produtos Acumulados

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a arredondar valores, calcular logaritmos e acumular somas e produtos usando ufuncs do NumPy.

NumPy #4 - Random e Funções Universais (ufunc)

Nesta parte do tutorial, você aprende a gerar números aleatórios com numpy.random e entende o que são e por que usar as ufuncs.

NumPy #3 - Join, Split, Search e Sort

Nesta parte do tutorial, você aprende a juntar, dividir, buscar, ordenar e filtrar arrays com o NumPy.

NumPy #2 - Copy vs View, Shape e Iterando Arrays

Nesta parte do tutorial, você aprende a diferença entre copy e view, como consultar e mudar o shape de um array, e como iterar sobre arrays.

NumPy #1 - Criando e Indexando Arrays

Nesta parte do tutorial, você aprende a criar arrays com o NumPy, entender suas dimensões e tipos, e acessar elementos com indexação e slicing.

Orientação a Objetos em Python #12 - Agregação e Composição

Nesta última parte da série, você vai entender a diferença entre agregação e composição - duas formas de uma classe conter objetos de outra - e como elas se encaixam ao lado da associação de classes num espectro de vínculo entre objetos.

Orientação a Objetos em Python #11 - SOLID: Segregação de Interfaces e Inversão de Dependência

Nesta parte da série, você vai aprender os dois últimos princípios do SOLID - Segregação de Interfaces e Inversão de Dependência - e fechar, com eles, a cobertura completa dos cinco princípios ao longo da série.

Orientação a Objetos em Python #10 - Classes Abstratas e Interfaces

Nesta parte da série, você vai aprender o que são classes abstratas em Python, como usar o módulo abc pra criar métodos que toda subclasse é obrigada a implementar, e como esse recurso dá origem ao conceito de interface.

Orientação a Objetos em Python #9 - Polimorfismo e SOLID: Substituição de Liskov

Nesta parte da série, você vai entender o que é polimorfismo em Python e como o princípio da Substituição de Liskov (o L de SOLID) garante que esse polimorfismo seja usado de forma segura.

Orientação a Objetos em Python #8 - Herança e Encapsulamento Protegido

Nesta parte da série, você vai aprender como funciona herança em Python, como reaproveitar o construtor da classe mãe com super().__init__(), e o que é o encapsulamento protegido.

Orientação a Objetos em Python #7 - Injeção de Dependência

Nesta parte da série, você vai entender o que é injeção de dependência, como ela se diferencia da associação de classes mais simples, e vai ver um exemplo prático que simula camadas de acesso a um banco de dados.

Orientação a Objetos em Python #6 - SOLID: Princípio Aberto/Fechado

Nesta parte da série, você vai entender o princípio Aberto/Fechado do SOLID - o que significa uma classe estar aberta pra extensão mas fechada pra modificação - e como resolver isso na prática usando associação de classes.

Orientação a Objetos em Python #5 - Associação de Classes

Nesta parte da série, você vai entender o que é associação de classes, como usar o objeto de uma classe como atributo de outra, e como isso ajuda a modelar relações do mundo real em Python.

Orientação a Objetos em Python #4 - Atributos e Métodos de Classe

Nesta parte da série, você vai aprender a diferença entre atributos de instância e atributos de classe, o decorador @classmethod e o parâmetro cls, e vai aplicar tudo isso em um exemplo prático.

Orientação a Objetos em Python #3 - SOLID: Responsabilidade Única

Nesta parte da série, você vai conhecer os cinco princípios de SOLID e vai se aprofundar no primeiro deles - o Princípio da Responsabilidade Única - refatorando uma classe que fazia coisa demais.

Orientação a Objetos em Python #2 - Encapsulamento

Nesta parte da série, você vai aprender o que é encapsulamento, como marcar atributos e métodos como privados em Python, e como usar getters e setters para controlar o acesso ao estado de um objeto.

Orientação a Objetos em Python #1 - Introdução e Conceitos Básicos

Nesta parte da série, você vai entender o que é Orientação a Objetos (POO), a diferença entre classe e objeto, e vai criar sua primeira classe em Python com atributos e métodos.

Python #23 - Datas, Matemática, JSON e Expressões Regulares

Nesta parte do tutorial, você vai conhecer quatro módulos essenciais do Python: datetime, math, json e re (expressões regulares).

Python #22 - Argumentos de Linha de Comando e Serialização com Pickle

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a receber argumentos na linha de comando e a salvar objetos Python em disco com o módulo pickle.

Python #21 - Módulos, PIP e Ambientes Virtuais

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a organizar código em módulos, instalar pacotes com o PIP e isolar dependências com ambientes virtuais.

Python #20 - Exceções Personalizadas, Assertions e Logging

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a criar exceções personalizadas, usar assert e registrar eventos do seu programa com o módulo logging.

Python #19 - Context Managers: Controlando Recursos com with

Nesta parte do tutorial, você vai entender o que o with faz por trás dos panos e vai aprender a criar seus próprios context managers.

Python #18 - Tratamento de Erros, Entrada do Usuário e Arquivos

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a tratar erros com try/except, capturar entrada do usuário e manipular arquivos em Python.

Python #17 - Dataclasses e Namedtuples: Alternativas para Guardar Dados

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a usar @dataclass e namedtuple para criar classes que guardam dados com bem menos código repetitivo.

Python #16 - Métodos Mágicos (Dunder Methods)

Nesta parte do tutorial, você vai conhecer os métodos mágicos (dunder methods) do Python — funções especiais que o interpretador chama automaticamente por trás dos panos, como __str__, __eq__ e __call__.

Python #15 - Abstração com Classes Abstratas, Interfaces e Enums

Nesta parte do tutorial, você vai aprender sobre abstração em Python usando classes abstratas, interfaces informais e a classe Enum.

Python #14 - Class Methods, Static Methods e Herança Múltipla

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a diferença entre métodos de instância, class methods e static methods, e como funciona herança múltipla em Python.

Python #13 - Orientação a Objetos

Nesta parte do tutorial, você vai aprender orientação a objetos em Python - classes, objetos, herança, polimorfismo, encapsulamento e classes internas.

Python #12 - Decorators, Generators e Iterators

Nesta parte do tutorial, você vai conhecer três recursos mais avançados de funções em Python: decorators, generators e iterators.

Python #11 - Funções de Alta Ordem e Closures

Nesta parte do tutorial, você vai aprender que funções em Python são valores como qualquer outro, conhecer map(), filter() e reduce(), e entender o que são closures.

Python #10 - Argumentos Avançados e Type Hints

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a controlar como os argumentos de uma função podem ser passados, e a documentar os tipos esperados com type hints.

Python #9 - Funções e Lambda

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a criar funções em Python, lidar com diferentes tipos de argumentos, entender escopo de variáveis, usar lambda e recursão.

Python #8 - Loops: While e For

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a repetir código em Python usando os loops while e for, controlando a repetição com break, continue, else e range().

Python #7 - Estruturas Condicionais

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a tomar decisões no seu código com if, elif, else e a nova estrutura match/case.

Python #6 - Sets e Dicionários

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a trabalhar com sets e dicionários, fechando o conjunto de estruturas de dados nativas do Python.

Python #5 - Listas e Tuplas

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a trabalhar com listas e tuplas, duas das estruturas de dados mais usadas em Python.

Python #4 - Operadores

Nesta parte do tutorial, você vai conhecer todos os tipos de operadores disponíveis em Python e quando usar cada um.

Python #3 - Strings

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a criar, manipular e formatar strings em Python.

Python #2 - Variáveis e Tipos de Dados

Nesta parte do tutorial, você vai aprender a criar variáveis, conhecer os tipos de dados nativos do Python e como converter entre eles.

Python #1 - Introdução e Primeiros Passos

Nesta parte do tutorial, você vai conhecer o Python, instalar o interpretador e escrever seus primeiros comandos.

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Um desafio de 48 horas para todas as pessoas apaixonadas por dados, dispostas a experimentar novos tipos de dados e expandir sua rede de conexões globalmente

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Nesta parte do tutorial explico como ordenar registros no MongoDB.

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Nesta parte do tutorial explico como limitar a quantidade de registros advindos do MongoDB.

MongoDB #15 - Projeção de Dados

Nesta parte do tutorial explico como selecionar apenas os dados necessários à consulta.

MongoDB #14 - Apagando Documento

Nesta parte do tutorial explico como remover um documento de uma coleção no MongoDB.

MongoDB #13 - Atualizando Documento

Nesta parte do tutorial explico como atualizar documentos dentro de uma coleção no MongoDB.

MongoDB #12 - Consultando Documento

Nesta parte do tutorial explico como efetuar consultas nas coleções no MongoDB.

MongoDB #11 - Inserindo Documento

Nesta parte do tutorial explico como inserir dados em uma coleção no MongoDB.

MongoDB #10 - Tipos de Dados

Nesta parte do tutorial explico quais são so tipos de dados suportados no MongoDB.

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Nesta parte do tutorial expĺico como apagar coleções no MongoDB.

MongoDB #8 - Criando Coleção

Nesta parte do tutorial explico como criar coleções no MongoDB.

MongoDB #7 - Apagando Banco de Dados

Nesta parte do tutorial explico como apagar um banco de dados no MongoDB.

MongoDB #6 - Criando Banco de Dados

Nesta parte do tutorial explico como criar um banco de dados no MongoDB.

MongoDB #5 - Modelando Dados

Nesta parte do tutorial dou dicas de como modelar dados no MongoDB.

MongoDB #4 - Primeiros Passos

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MongoDB #3 - Instalação no Ubuntu

Nesta parte do tutorial explico como instalar o MongoDB no Ubuntu Linux.

MongoDB #2 - Perguntas Frequentes

Perguntas e Respostas sobre MongoDB.

MongoDB #1 - Visão Geral

Nesta parte do tutorial faço uma breve introdução sobre o MongoDB.