Exames são avaliações formais, estruturadas e sistemáticas que validam conhecimentos, competências e habilidades técnicas em diversas áreas específicas da ciência de dados.

Missing values são dados ausentes em um conjunto, e sua manipulação envolve técnicas como imputação ou exclusão para evitar distorções nas análises.

Engenharia de variáveis envolve criar, modificar ou selecionar variáveis relevantes para melhorar o desempenho de modelos de machine learning.

Métodos de análises estatísticas aplica métodos quantitativos para resumir dados, testar hipóteses e inferir conclusões significativas na população para tomada de decisão.

Storytelling com dados combina visualizações claras e narrativas envolventes para comunicar insights e orientar decisões para tomada de decisões.

A EDA examina e visualiza informações para identificar padrões, tendências e correlações na compreensão e interpretação dos dados.

Algoritmos não supervisionados identifica padrões e estruturas ocultas em dados não rotulados, como clusters ou associações.

Machine learning de regressão prevê valores numéricos contínuos, modelando relações entre variáveis independentes e dependentes.

Pré-processamento de dados envolve limpar, transformar e preparar dados brutos para melhorar a qualidade das análises.

Machine learning de classificação prevê categorias ou rótulos, usando padrões aprendidos a partir de dados previamente rotulados.

Estatística é essencial para análise de dados, permitindo interpretar informações, identificar padrões, realizar previsões e tomar decisões assertivas e fundamentadas.

A linguagem mais versátil para programação estatística, análise de dados, machine learning e visualização avançada, proporcionando soluções poderosas e precisas.

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