Tutoriais

Modelando um problema de Programação Linear e resolvendo com Python e Pyomo

De forma resumida, um problema de otimização é quando desejamos encontrar um conjunto de valores, dentro de um espaço restrito, com o objetivo de minimizar ou maximizar uma função.

Manipulações básicas em dados de geolocalização utilizando Python

Ao longo da minha carreira na área de dados eu posso afirmar que tenho menos “horas de vôo” em Python do que em R, no entanto, buscando equilibrar estas habilidades, há algum tempo venho me forçando realizar em Python atividades que tenho maior fluência executando em R.

Resolvendo o problema das p-Medianas com Python e Pyomo

O Pyomo é um pacote baseado em Python para formulação, resolução e análise de modelos de otimização. Um modelo escrito em Pyomo pode ser resolvido através de diversos solvers, entre eles CPLEX, Gurobi e GLPK.

Desafio do Titanic do Kaggle: Uma abordagem didática na exploração e preparação dos dados para análise preditiva

O Kaggle, de forma resumida, é uma plataforma que hospeda competições de ciência de dados, famosa entre profissionais e entusiastas da área. Entre as diversas competições disponíveis ao público, o desafio do Titanic provavelmente seja o mais popular entre os iniciantes no mundo dos dados.

Utilizando colunas do data frame como argumento em funções personalizadas com dplyr

Um dia desses um colega me perguntou como criar uma função summary() personalizada, com algumas medidas a mais. Disse que havia tentado, mas tinha dúvidas de como passar o nome das variáveis do data frame como argumento da função.

Agrupando gráficos do R em uma imagem de alta resolução

Com o Rmarkdown podemos elaborar relatórios e slides com facilidade e muita qualidade, mas há momentos que precisamos levar os visuais criados no R para um documento externo. Já tive a necessidade, por exemplo, de gerar alguns gráficos para serem incluídos no informativo interno de uma empresa que eu trabalhei e o requisito era que estes gráficos estivessem em alta resolução.

Dica de produtividade com ggplot2 através de funções personalizadas

Em consequência da espécie de lavagem cerebral que sofri durante as aulas de Programção Orientada a Objetos na graduação, hoje, por mais que eu nunca tenha atuado profissionalmente como desenvolvedor de sistemas, fico muito incomodado ao repetir trechos de código durante as minhas análises e por isso desenvolvi o hábito de criar funções para tudo no R, com o simples intuito de não redigir mais de uma vez determinados trechos de código.

Interface "drag and drop"​ para construção de gráficos no R

A linguagem R possui excelentes recursos para uma boa análise descritiva, principalmente quando o assunto é visualização de dados. No entanto, a necessidade de digitar algumas linhas de código para conseguir plotar determinado gráfico pode complicar o trabalho de quem ainda não tem tanta fluência com a linguagem, pois convenhamos que interromper toda hora a nossa linha de raciocínio para pesquisar “como fazer” atrapalha um pouco.

Exemplo de interoperabilidade entre Python e R usando o pacote Reticulate

Há alguns dias, atuando em um projeto em R, necessitei de um recurso que eu estava mais habituado utilizar em Python, então decidi pesquisar como chamar um script.py no meu projeto.

Visualizando dados em R com ggplot2

Seja na apresentação de informações, na análise exploratória de dados ou no diagnóstico de um modelo, a visualização de dados se faz sempre necessária. Uma das principais bibliotecas para criação de visuais em R é o ggplot2 e neste artigo eu vou demonstrar como trabalhar com os principais recursos deste pacote.