Uma imagem vale mais

O Matplotlib é a biblioteca de visualização mais popular para Python. Resultou principalmente do trabalho de John Hunter, e foi muito pensada para quem vinha do universo Matlab e começava a utilizar o Pyhton. Faz parte do chamado “ecossistema” da linguagem para tarefas baseadas em matemática, o Scipy. O trabalho que resultou na imagem mais popular desta semana, a imagem do buraco negro, teve também um grande contributo deste conjunto de ferramentas, segundo divulgou Randy Olson no seu Twitter.

Castas

Vamos continuar a olhar os dados das edições que vão de Junho de 2017 a Maio de 2018, da “Vinho Grandes Escolhas”. Continuámos no post anterior a utilizar o Pandas e hoje vamos começar a tratar as variáveis qualitativas de uma outra forma, encontrando informação quando ela à primeira vista não está disponível.

Como ganhar um jogo de futebol com dados

E jogadores, é claro. E, já agora, Python, que nos leva a olhar para um jogo de futebol de uma forma completamente diferente. Passem por aqui.

Vale a pena comprar um vinho caro?

Vamos continuar a olhar os dados das edições que vão de Junho de 2017 a Maio de 2018, da “Vinho Grandes Escolhas”. Continuámos no post anterior a utilizar o Pandas mas hoje vamos começar, com análise estatística muito simples, a estabelecer relações entre as variáveis.

O que distingue um vinho generoso (2)

Vamos continuar a olhar os dados das edições da “Vinho Grandes Escolhas” que vão de Junho de 2017 a Maio de 2018. Continuámos no post anterior a utilizar o Pandas e hoje vamos ver o seu potencial a criar grupos de dados e a fazer comparações entre eles.

Os sítios por onde passo (1)

Um sítio onde tenho vindo a aprender muito sobre Python é o Real Python. Aqui tenho encontrado tutoriais com temas muito diferentes, graus de dificuldade variável e, acima de tudo, muito bem escritos. Merece uma visita.

O que distingue um vinho generoso

Vamos continuar a olhar os dados das edições que vão de Junho de 2017 a Maio de 2018, da “Vinho Grandes Escolhas”. Continuámos no post anterior a utilizar o Pandas e hoje vamos olhar um pouco para o seu potencial de visualização de dados.

Dão, verdes e python

Vamos continuar a olhar os dados das edições que vão de Junho de 2017 a Maio de 2018, da “Vinho Grandes Escolhas”. Continuámos no post anterior a utilizar o Pandas e hoje vamos avançar um pouco mais.

Entre a vida e a morte

Muitas vezes a data science também salva vidas, ajudando e massificando o trabalho e conhecimento médico. Um bom exemplo da ciência ao serviço do homem pode ser encontrado aqui.

É preciso continuar em movimento

Vamos continuar a olhar os dados das edições que vão de Junho de 2017 a Maio de 2018, da “Vinho Grandes Escolhas”. Começámos no post anterior por utilizar o Pandas para importar os dados para memória. Vamos dar-lhes mais atenção.

O binómio de newton

“…é tão belo como a Vénus de Milo”, dizia Álvaros de Campos. O data science também pode ser isso, um ultrapassar de fronteiras entre a ciência e a arte, como no artigo revisto aqui.

Fortes alicerces

Quem, como eu, utiliza o Pandas, no seu dia a dia, não pode esquecer-se que foi construído sobre uma das bibliotecas que faz a diferença do Python: o Numpy. Esta biblioteca transformou, na minha modesta opinião, uma linguagem generalista com uma sintaxe agradável, num “ecossistema” onde é fácil trabalhar com tudo o que tenha uma base matemática, tal como data science.

Todo o começo

Ao longo do seu primeiro ano de existência, nas edições que vão de Junho de 2017 a Maio de 2018, a “Vinho Grandes Escolhas” provou e avaliou centenas de vinhos de todo o país (e alguns do estrangeiro). Sobre cada um deles estão disponíveis algumas variáveis que nos permitiram construir um dataset já previamente compilado.

The Underlying Structure Of Data

Há coisa de vinte anos, a propósito de uma tonelada de dados sobre cobertura de pulverização em papel sensível, o Prof. Silva Fernandes, orientador do meu trabalho final, levou-me a conhecer o Doutor Bravo Lima, investigador da Estação Agronómica Nacional que trabalhava em “taxonomia numérica” e “ordenação”.