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Carregado porCesar Augusto
Fazendo Analise de dados SÓ com Python (Just Python)
O documento apresenta César Augusto Bruschetta, um especialista em Python com quase 10 anos de experiência, que busca promover conferências de Python puro. Ele utiliza o dataset do naufrágio do Titanic para demonstrar análise de dados sem bibliotecas ou frameworks, enfatizando a simplicidade do dataset e seu valor didático. O documento inclui links para recursos e demonstrações práticas de como trabalhar com dados em Python.
Fazendo Analise de dados SÓ com Python (Just Python)
- 1. Fazendo análise dedados SÓ com Python (Just Python) Cesar Augusto Bruschetta
- 2. Cesar Augusto Bruschetta Quemsou Eu Olá, sou o Cesar, tenho 30 anos, casado, tenho um cachorro... Tenho quase 10 anos de experiência com programação em diferentes linguagens, mas minha maior habilidade sempre foi com Python. Adoro tecnologia e o que se pode fazer com ela, sou curioso, autodidata. Sou o clássico nerd que adora trabalhar com novas linguagens e desafios, não sou de sair muito para ir em baladas, mas adoro uma boa conversa, amigos, risadas, comida, café e uma coca- cola. De vez em quando tenho um lado Gourmet, gosto de cozinhar e resolvo me aventurar na cozinha.
- 3. Mas, por quesomente usando Python?
- 4. Just Python ● Oobjetivo é oferecer um espaço para conferências de python puro. ● Buscando levar tanto participantes quanto palestrantes para fora da zona de conforto estimulando palestras utilizando apenas a linguagem Python preenchendo o tempo e a mente com novas e empolgantes ideias. ● https://justpython.style/ Cesar Augusto Bruschetta
- 5. Cesar Augusto Bruschetta ►Vamos fazer uma pequena demonstração.... Analisar o dataset do naufrágio do Titanic somente com Python sem utilizar nenhuma lib ou framework. ► Assim deixando com curiosidade para conhecer ou como funcionam as famosas bibliotecas de análise de dados em python, e também conhecer mais sobre o que vc pode fazer somente com python Nosso objetivo
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- 7. Mas, porque sobreo Titanic? Cesar Augusto Bruschetta ► É um caso mundialmente conhecido e marcante. ► Ficou marcado na cultura e além disso virou um sucesso através do filme de James Cameron (1997). ► É considerado um dos maiores desastres da navegação levando a morte 1514 pessoas. ► Na época o Titanic era conhecido como o maior avanço tecnológico. ► Entre outras curiosidades e conspirações...
- 8. Cesar Augusto Bruschetta ►Por ser um dataset simples e fácil de entender, facilitando o aprendizado e a manipulação dos dados ► DataSet com poucas colunas e com nomes até “amigáveis” ► DataSet com “dados válidos” não necessitando de muitas transformações ou tratamentos nos dados … Maaasss, porque analisar o naufrágio do Titanic? ► CSV de dados públicos ► Dataset retirado do kaggle (existem vários exemplos e testes que usam ele)
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- 10. ► csv.DictReader: ► Classeresponsável por ler o csv e parsear ele em uma lista de Dicionários ► https://docs.python.org/3/library/csv.html#csv.DictReader ► io.StringIO: ► Classe responsável por receber uma string e retorna um byteIO como um file ► https://docs.python.org/3/library/io.html#io.StringIO ► urllib.request.urlopen: ► Método responsável por fazer uma requisição http e retornar uma string com o body ► https://docs.python.org/3/library/urllib.request.html#urllib.request.urlopen ► itertools.groupby: ► Retorna um iterator agrupando os dados do iterator recebido, com base na chave fornecida ► https://docs.python.org/3.7/library/itertools.html#itertools.groupby ► operator.itemgetter: ► Retorna uma função que buscará o item informado, tanto um index ou uma chave ► https://docs.python.org/3/library/operator.html#operator.itemgetter Principais módulos de Python Cesar Augusto Bruschetta
- 11. Principais módulos dePython ► functools.partial: ► Retorna uma nova função que envolve um ou mais parâmetros, assim abstrai os parâmetros repetidos da função ► https://docs.python.org/3.7/library/functools.html#functools.partial ► filter: ► Retorna um iterável com os item que atenderam a condição apresentada pela função validadora ► https://docs.python.org/3/library/functions.html#filter ► lambda: ► Cria uma função anônima e simples ► https://docs.python.org/3/tutorial/controlflow.html#lambda-expressions ► sorted: ► Retorne uma nova lista classificada dos itens em iterável. ► https://docs.python.org/3/library/functions.html#sorted ► round: ► Retorna um número float arredondado ► https://docs.python.org/3/library/functions.html#round Cesar Augusto Bruschetta
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- 13. Importação dos Módulos CesarAugusto Bruschetta
- 14. Leitura do DataSet CesarAugusto Bruschetta
- 15. Exibição dos primeirodados do DataSet (Like a df.head()) Cesar Augusto Bruschetta
- 16. Cesar Augusto Bruschetta DadosPrincipais Absolutos
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- 18. Análise dos Sobreviventes CesarAugusto Bruschetta
- 19. Análise dos DadosAgrupados Cesar Augusto Bruschetta
- 20. Cesar Augusto Bruschetta Saídados dados agrupados por: Sobreviventes e Sexo
- 21. Vamos avançar aindamais? Cesar Augusto Bruschetta
- 22. Projeto utilizando PlainChart Atext-based, no-dependencies, pip-installable, open-source charting utility in Python. https://github.com/gduverger/plainchart Visualização dos dados Cesar Augusto Bruschetta
- 23. Agrupando a Idadedos passageiros para o Gráfico Cesar Augusto Bruschetta
- 24. Função para agrupamentodas Idades de 10 em 10 Cesar Augusto Bruschetta
- 25. E finalmente podemosplotar o gráfico... Cesar Augusto Bruschetta
- 26. Perguntas ???? Cesar AugustoBruschetta
- 27. Obrigado.... ► https://github.com/cesarbruschetta/palestra- pyjamas-titanic ► https://gitlab.com/cesarbruschetta ►https://github.com/cesarbruschetta ► https://www.linkedin.com/in/cesarbruschetta/ ► https://www.twitter.com/cesarbruschetta/ ► Telegram: cesarbruschetta Cesar Augusto Bruschetta