O vídeo apresenta a Análise Exploratória de Dados em Python.
Cronograma e link para download dos dados
(Python 3.7)
00:00 - Boas-vindas
00:09 - Pré-requisitos
00:50 - Estrutura do vídeo
02:14 - O que é Análise Exploratória de Dados?
04:28 - Abrir Jupyter Notebook
04:48 - Ler arquivo .csv
06:35 - Sobre os dados
06:54 - Pré-processamento
07:33 - Tipo e descrição dos dados nas colunas usando .dtypes()
10:26 - Encontrar dados ausentes e preencher células vazias
12:33 - Visualizar dados
12:43 - Discussão sobre o que as colunas podem informar? df.iloc[0]
14:29 - Usar o .unique() para obter itens únicos das colunas
15:13 - Discussão sobre como usar .min() e .max() para obter intervalos de valores nas colunas?
19:37 - Discussão sobre como filtrar um DataFrame para obter um subconjunto de interesse
23:52 - Discussão sobre encontrar tendências, criar gráficos de dispersão
26:14 - Discussão sobre como usar .groupby() para obter insights sobre os dados
29:57 - Renomear coluna após .reset_index()
30:26 - Discussão sobre como usar gráficos de barras para obter insights sobre os dados
34:04 - Criar múltiplos gráficos de barras usando subplots
38:40 - Discussão sobre o que os gráficos de barras informam sobre os dados
39:40 - Discussão e filtrar DataFrame para restringir a busca por parâmetros
47:19 - Menção sobre correlação e fatores de confusão
48:20 - Discussão e plotagem de histogramas para ver a distribuição dos dados em uma coluna
54:26 - Notas finais
Link para download do arquivo 'restaurant_data.csv'
Obrigado.