Regressão Logística Multinomial

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A Regressão Logística Multinomial é utilizada para verificar se há relação entre a variável resposta com uma ou mais variáveis independentes.

O que é uma prova de conceito?

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A prova de conceito é um protótipo, elaborado para a validação de uma ideia. E, no nosso caso, é um protótipo de produto de dados.

Construa mapas com o pacote Leaflet

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Leaflet é uma das bibliotecas JavaScript mais populares para a criação de mapas interativos. Esse pacote permite gerar mapas no R, para usar em documentos RMarkdown e Shiny.

Análise de Componentes Principais (PCA): cálculo e aplicação no R

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A PCA é um método estatístico multivariado que foi introduzido por Karl Pearson em 1901 e surgiu da necessidade de analisar variáveis correlacionadas.

Como melhorar sua performance na coleta e qualidade dos dados?

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Após o levantamento de hipóteses e definição de quais dados serão necessários precisamos buscar alta performance na coleta para atingir a amostra desejada.

O que você precisa saber sobre outsourcing de data science

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Ciência de dados, análise preditiva e machine learning não são mais um diferencial. Hoje mais de 60% das empresas já utilizam análise de dados para orientar estratégias de negócio. Elas são capazes de extrair valor dos dados que são…

Como usar o pacote plotly no R

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O pacote Plotly cria gráficos interativos a partir de gráficos do ggplot2 e/ou a biblioteca JavaScript ‘plotly.js’ inspirada na gramática dos gráficos.

Machine learning usando Python

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Aqui no blog já fizemos vários artigos sobre machine learning, sempre usando o R. Dessa vez resolvemos encarar o desafio de usar o Python para essa análise.

Tidyverse: os pacotes mais usados no R

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O tidyverse é uma coleção opinativa de pacotes no R. Eles são utilizados para manipulação, exploração e visualização de dados além de compartilharem uma filosofia de design comum.

Pacote Esquisse e gráficos interativos

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O pacote Esquisse permite criar gráficos com ggplot2 de maneira interativa, com funcionalidades como arrastar e soltar para mapear suas variáveis.