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Criando uma API Pronta para Produção com FastAPI - PT.3

Nos Capítulos Anteriores … Essa é a parte 3 do nosso projeto do EconoWallet, se quiser verificar o que já fizemos até o momento, verifique os links abaixo: Parte 1 Parte 2 Parte 3 Parte 4 Parte 5 Dando continuidade a nossa aplicação, hoje vamos iniciar a configuração do Docker em nosso ambiente. E antes de mais nada, precisaremos instalar o Docker e o Docker Compose na nossa máquina.

Criando uma API Pronta para Produção com FastAPI - PT.2

Neste tutorial iremos iniciar o Econowallet, essa aplicação que vai contar com uma API para controle financeiro de suas despesas e investimentos, se você não viu o post passado (onde explico mais sobre meu objetivo com esse projeto) clique aqui. Tópicos que serão abordados nesse post: Setup Inicial: main.py e config.py Rotas async Setup Como todo projeto python, é uma boa prática que você crie um ambiente virtual isolando as dependências do projeto, isso evita que você possa ter conflito entre diferentes libs de outros projetos que esteja trabalhando.

Criando uma API Pronta para Produção com FastAPI - PT.1

Motivação Atualmente tenho tido bastante dor de cabeça em voltar a utilizar o Excel para fazer uma planilha de controle de gastos, apesar da simplicidade do software, constantemente meus registros de compras feitas ou alguma outra movimentação financeira ficam uma completa bagunça. O que pode ser justificado pela minha falta de destreza com a ferramenta, mas fato é que a experiência estava deixando a desejar e consequentemente acabei perdendo a disciplina de organizar meus gastos, o que não recomendo a ninguém.

Demand Forecasting of Brazilian Commodities

Demand Forecasting of Brazilian Commodities Soybean, Corn, Sugar, Soybean Meal, Soybean Oil and Wheat (left to right). Demand Forecasting is a technique for estimation of probable demand for a product or services. It is based on the analysis of past demand for that product or service in the present market condition. Demand forecasting should be done on a scientific basis and facts and events related to forecasting should be considered.

Effective approach to analyze correlation coefficients

Learn how to use corrplot and corrr packages

Correlation analysis is a key task when you’re exploring any dataset. The principal objective is to find linear relationships between features that can help to understanding the big picture. Probably, the best way to see correlations between variables is to use scatterplots, but in most of time you’re working with a high dimensional dataset with a high number of variables, in these situations you have two major problems: It’s a high computational task to plot lots of scatterplot, specially if you have a big dataset.

How to automate exploratory plots?

An awesome package combo: ggplot2 and purrr

When you are plotting different charts during your exploratory data analysis, you sometimes end up doing a lot of repeated coding. That’s moments you feel like would faster if you go back to excel or other tools you feel more comfortable, and that’s great if you have no time to learn some new technique or adjust some parameters by coding. What I want to show here is a batter way to do your EDA, and with less unnecessary coding and more flexibility.