Resumo

Concluído

Neste módulo, ficou a saber como:

• Criar um bloco de notas no Azure Notebooks
• Importar dados para um bloco de notas com curl
• Utilizar o Pandas para limpar e preparar dados
• Utilizar o Scikit-learn para criar um modelo de machine learning
• Utilizar o Matplotlib para visualizar os resultados

O Pandas, Scikit-learn e Matplotlib estão entre as bibliotecas Python mais populares do planeta. Com estas bibliotecas, pode preparar dados para utilização no machine learning, criar modelos de machine learning sofisticados com os dados e apresentar os resultados em gráficos. Os blocos de notas do Jupyter fornecem um ambiente pronto para utilizar estas bibliotecas, e o Azure Notebooks proporciona-lhe acesso fácil aos blocos de notas do Jupyter sem necessidade de instalar qualquer software ou configurar um ambiente do Jupyter num servidor.

Verifique o seu conhecimento

1.

Que método é utilizado no Pandas para importar um ficheiro CSV? Parta do princípio que o Pandas foi carregado como import pandas as pd.

pd.load_file('file.csv')

pd.read_file('file.csv')

pd.read_csv('file.csv')

2.

Qual é a finalidade da divisão de dados antes de preparar um modelo de machine learning?

Não fornecer ao modelo demasiados dados.

Uma parte pode ser utilizada para a preparação e a outra pode ser utilizada para avaliar o desempenho do modelo.

O modelo não precisa de muitos dados.

3.

Partindo do princípio de que importou Matplotlib como 'plt', qual é o método no Matplotlib que utilizaria para desenhar um gráfico de barras?

plt.bar(etiquetas, valores)

plt.chart(etiquetas, valores)

plt.barchart(etiquetas, valores)

Tem de responder a todas as questões antes de verificar o seu trabalho.