Mapa de Ciência dos Dados

Tudo o que vimos, das aulas 1 a 13

À esquerda, análise exploratória de dados. À direita, probabilidade. Clique num grupo para abrir os tópicos; o botão Pontes mostra as ligações entre os dois lados.

Buscar no mapa

Operações com pandas Conceitos de análise exploratória Gráficos Probabilidade e variáveis aleatórias Círculo com número: abre e fecha · Tópico: explicação · Comando ↗: documentação · Arraste e role para navegar

Como usar o mapa na revisão

1. Revisão guiada. O botão ▶ Revisão guiada percorre as pontes em nove paradas. Cada parada destaca no mapa os tópicos envolvidos e traz um exercício resolvido por dois caminhos: pelos dados (pandas) e pela probabilidade. O exercício pode ser feito direto no navegador, com correção automática.
2. Tópicos. Clique no nome de um tópico para abrir a explicação: a ideia, um exemplo de código rodando com as bases da disciplina, os erros mais comuns e onde praticar. Os comandos (↗) levam à documentação oficial.
3. Aulas. Os botões numerados ligam cada aula aos tópicos que ela trabalhou. Os verdes são aulas de análise exploratória; os roxos, de probabilidade. Clique no nome da aula que aparece no alto do mapa para ver as listas dela.
4. Pontes. O botão Pontes mostra as ligações entre os dois lados. Passe o mouse sobre um tópico para realçar as pontes dele; clique numa ponte para ir ao exercício correspondente.
5. Foco na prova. Destaca os tópicos essenciais para a avaliação e pinta de amarelo os comandos que estão no formulário. O guia da prova explica o que cai, o que está no formulário e o que não é foco.
6. Limpar. Volta à visão inicial: só os grupos, sem pontes nem destaques.

O mapa em forma de lista

Análise exploratória

Operações com pandas (8 tópicos)

• Ler e inspecionar um DataFrame aulas 1, 3, 11
• Selecionar colunas (Series) aula 1
• Filtrar linhas com loc, iloc, & e | aulas 1, 4, 5
• Ordenar e pegar os maiores aulas 1, 3, 11
• Criar e alterar colunas aulas 3, 4, 5
• Variáveis qualitativas no pandas (category) aulas 3, 4, 5
• Resumir por grupo com groupby aulas 5, 7
• Criar faixas com pd.cut aula 7

Conceitos de análise exploratória (7 tópicos)

• Tipos de variáveis aulas 3, 5
• Tabela de frequências aulas 3, 4, 6, 11, 13
• Tabela cruzada (crosstab) aulas 3, 4, 5
• Medidas de posição: média, mediana e quantis aulas 5, 7, 11
• Medidas de dispersão: variância e desvio padrão aulas 5, 11
• Formato da distribuição: simetria e assimetria aulas 5, 7
• Covariância e correlação aula 9

Gráficos (6 tópicos)

• Gráfico de barras aulas 3, 5
• Boxplot aulas 5, 7
• Histograma aula 7
• Gráfico de dispersão aula 9
• Montar a figura: título, eixos e subplots aulas 5, 7, 9
• Comparar dados e modelo em um gráfico aulas 11, 13

Probabilidade

Fundamentos de probabilidade (4 tópicos)

• Eventos e regras básicas aula 2
• Probabilidade condicional aulas 2, 4
• Independência e eventos disjuntos aulas 2, 4
• Probabilidade total e árvore de probabilidades aulas 2, 4, 8

Teorema de Bayes (3 tópicos)

• Teorema de Bayes aulas 2, 4, 6
• Classificador Naive Bayes (Titanic) aula 4
• Naive Bayes com textos (Camões × Machado) aula 6

Variáveis aleatórias discretas (3 tópicos)

• Variável aleatória discreta e sua distribuição aula 8
• Esperança e variância aulas 8, 11
• Propriedades: E(aX + b) e Var(aX + b) aulas 8, 11

Modelos discretos (6 tópicos)

• Distribuição de Bernoulli aula 10
• Distribuição binomial aulas 10, 11, 12
• Calcular P(X ≥ k) e intervalos com a cdf aulas 10, 12
• Binomial com dados: o modelo se ajusta? aula 11
• Distribuição de Poisson aulas 12, 13
• Poisson com dados aula 13