O que eu achava algo improvável aconteceu. Como outras pessoas estão utilizando o lucyLattes para analisar currículos, resolvi trabalhar em uma nova versão (v1.0.0), e aos poucos estou atualizando a nova versão.
Se estiver interessado na história do lucyLattes: https://rafatieppo.github.io/post/2019_03_13_lucylattes/ .
Na versão v1.0.0 , as melhorias são:
Reorganização do código: acredito estar melhor do que antes, pelo menos no que tange a estrutura, organização e por incrível que pareça, no código em si.
I am enthusiast programmer, thus I am no a professional. I wanna getting better and some times I write some notes to improve my English and programming skills. Certainly you will find some mistakes in the text and programming concepts in this post, I am sorry, I am trying.
Lets go to what matter now!
The word change is ambiguous in Python, it means that we have two distinct types of “change” in Python.
Introduction Saving time for cleaning, tidying and processing data is quite useful in data science. It means that you can get more time to analyses and think about solutions.
If I working Data Science with Python, usually I am using Pandas and Numpy library. It is a great library with a lot smart functions. However, sometimes I forget some functions and write my own functions to solve calculations. For practicing it is cool, but it spends some time.
Introduction PCA (principal components analysis) is multivariate statistical method that concerned with examination of several variables simultaneously. The idea is provide a dimensionality reduction of data sets, finding the most representative variables to explain some phenomenon. Thus the PCA analyses inter-relation among variables and explains them by its inherent dimensions (components). If there is NO correlation among the variables, PCA analysis will not be useful.
This post is divided in two section.
Introduction Usually, if you work with in data science field, you need to create several objects, like list, DataFrame, matrix, etc. Besides, you have to handle some files to read and make copies. For that and other actions, sometime you have to select some objects from your workdir.
The goal in this post is to show some options about how to filter objects from your workdir.
Listing and Filtering your objects There are several options to list the objects from a workdir.
Estou atualizando este post em 2024-08-17, pois o que eu achava algo improvável aconteceu. Como outras pessoas estão utilizando o lucyLattes para analisar currículos, resolvi trabalhar em uma nova versão (v1.0.0), e aos poucos estou atualizando a nova versão. Há um novo post sobre a versão nova, inclusive há videos como instalar e usar o lucyLattes no canal do youtube: Rafael Tieppo .
Aqui deixo um pouco da história, um pouco sobre o relatório de saída, e o site no github: https://github.
Introduction I spent around 4 years working with R, and I can say that R is amazing. However, I decided to start a new stage in my professional life, and a need came, a multi proposal language. My option was Python, because It provides have data science tools, and has a huge support for others applications.
After some months, studying in my free time, I would like to share some code that I learned (from several sources).
Introdução Com frequência há necessidade de acessarmos uma série arquivos para gerar um banco de dados. Quando se tem dois ou três arquivos, pode-se dizer que escrever algumas linhas não demora. Contudo, quando se tem mais de três arquivos, seja ele .csv, .dat, etc., gasta-se tempo que poderia ser investido em outra ação. Na linguagem R, uma das opções de se realizar esta operação é a utilização de listas.
Estudo de caso I Vamos supor que você tenha uma série de arquivos no formato .