chore(i18n,curriculum): update translations (#43018)
This commit is contained in:
camperbot
GitHub
@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c15e
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title: Data Cleaning with DataFrames
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title: Limpar os dados com DataFrames
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challengeType: 11
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videoId: sTMN_pdI6S0
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dashedName: data-cleaning-with-dataframes
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@ -8,18 +8,18 @@ dashedName: data-cleaning-with-dataframes
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# --description--
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*Instead of using notebooks.ai like it shows in the video, you can use Google Colab instead.*
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*Ao invés de usar notebooks.ai como foi mostrado no vídeo, você pode usar o Google Colab como substituto.*
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More resources:
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Mais recursos:
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- [Notebooks on GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/data-cleaning-rmotr-freecodecamp)
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- [How to open Notebooks from GitHub using Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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- [Notebooks no GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/data-cleaning-rmotr-freecodecamp)
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- [Como abrir notebooks do GitHub usando o Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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What will the following code print out?
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O que será impresso pelo código a seguir?
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```py
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import pandas as pd
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@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c14c
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title: Introduction to Data Analysis
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title: Introduzir a análise de dados
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challengeType: 11
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videoId: VJrP2FUzKP0
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dashedName: introduction-to-data-analysis
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@ -8,7 +8,7 @@ dashedName: introduction-to-data-analysis
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# --description--
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More resources:
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Mais recursos:
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\- [Slides](https://docs.google.com/presentation/d/1cUIt8b2ySz-85_ykfeuuWsurccwTAuFPn782pZBzFsU/edit?usp=sharing)
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@ -16,23 +16,23 @@ More resources:
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## --text--
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Which of the following is **not** part of Data Analysis?
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Qual das seguintes etapas **não** é parte da análise de dados?
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## --answers--
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Building statistical models and data visualizations.
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Construir modelos estatísticos e visualizações de dados.
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Picking a desired conclusion for the analysis.
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Escolher uma conclusão desejada para a análise.
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Fixing incorrect values and removing invalid data.
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Corrigir valores incorretos e remover dados inválidos.
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Transforming data into an appropriate data structure.
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Transformar dados em uma estrutura de dados apropriada.
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## --video-solution--
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@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c157
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title: Numpy Algebra and Size
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title: Utilizar álgebra no NumPy e tamanho
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challengeType: 11
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videoId: XAT97YLOKD8
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dashedName: numpy-algebra-and-size
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@ -8,34 +8,34 @@ dashedName: numpy-algebra-and-size
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# --description--
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*Instead of using notebooks.ai like it shows in the video, you can use Google Colab instead.*
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*Ao invés de usar notebooks.ai como foi mostrado no vídeo, você pode usar o Google Colab como substituto.*
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More resources:
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Mais recursos:
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- [Notebooks on GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
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- [How to open Notebooks from GitHub using Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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- [Notebooks no GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
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- [Como abrir notebooks do GitHub usando o Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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What is the relationship between size of objects (such as lists and datatypes) in memory in Python's standard library and the NumPy library? Knowing this, what are the implications for performance?
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Qual é a relação entre o tamanho dos objetos (como listas e datatypes) na memória na biblioteca padrão do Python e na biblioteca do NumPy? Sabendo isto, quais são as implicações para o desempenho?
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## --answers--
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Standard Python objects take up much more memory to store than NumPy objects; operations on comparable standard Python and NumPy objects complete in roughly the same time.
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Objetos Python padrão ocupam muito mais memória para armazenar que objetos do NumPy. Operações em objetos padrão comparáveis do Python e do NumPy são concluídas aproximadamente ao mesmo tempo.
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NumPy objects take up much more memory than standard Python objects; operations on NumPy objects complete very quickly compared to comparable objects in standard Python.
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Objetos do NumPy ocupam muito mais memória do que os objetos Python padrão. Operações nos objetos do NumPy são concluídas muito rapidamente em comparação a objetos comparáveis no Python padrão.
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NumPy objects take up much less memory than Standard Python objects; operations on Standard Python objects complete very quickly compared to comparable objects on NumPy Object.
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Objetos do NumPy ocupam muito menos memória do que os objetos Python padrão. Operações nos objetos do Python são concluídas muito rapidamente em comparação a objetos comparáveis no NumPy.
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Standard Python objects take up more memory than NumPy objects; operations on NumPy objects complete very quickly compared to comparable objects in standard Python.
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Objetos do Python padrão ocupam muito mais memória do que os objetos NumPy. Operações nos objetos do NumPy são concluídas muito rapidamente em comparação a objetos comparáveis no Python padrão.
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## --video-solution--
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@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c154
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title: Numpy Arrays
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title: Conhecer os arrays do NumPy
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challengeType: 11
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videoId: VDYVFHBL1AM
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dashedName: numpy-arrays
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@ -8,18 +8,18 @@ dashedName: numpy-arrays
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# --description--
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*Instead of using notebooks.ai like it shows in the video, you can use Google Colab instead.*
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*Ao invés de usar notebooks.ai como foi mostrado no vídeo, você pode usar o Google Colab como substituto.*
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More resources:
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Mais recursos:
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- [Notebooks on GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
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- [How to open Notebooks from GitHub using Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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- [Notebooks no GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
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- [Como abrir notebooks do GitHub usando o Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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What will the following code print out?
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O que será impresso pelo código a seguir?
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```py
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A = np.array([
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@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c156
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title: Numpy Boolean Arrays
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title: Conhecer os arrays booleanos do NumPy
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challengeType: 11
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videoId: N1ttsMmcVMM
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dashedName: numpy-boolean-arrays
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@ -8,18 +8,18 @@ dashedName: numpy-boolean-arrays
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# --description--
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*Instead of using notebooks.ai like it shows in the video, you can use Google Colab instead.*
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*Ao invés de usar notebooks.ai como foi mostrado no vídeo, você pode usar o Google Colab como substituto.*
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More resources:
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Mais recursos:
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- [Notebooks on GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
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- [How to open Notebooks from GitHub using Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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- [Notebooks no GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
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- [Como abrir notebooks do GitHub usando o Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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What will the following code print out?
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O que será impresso pelo código a seguir?
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```py
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a = np.arange(5)
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@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c152
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title: Numpy Introduction A
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title: Introdução ao NumPy A
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challengeType: 11
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videoId: P-JjV6GBCmk
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dashedName: numpy-introduction-a
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@ -8,30 +8,30 @@ dashedName: numpy-introduction-a
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# --description--
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*Instead of using notebooks.ai like it shows in the video, you can use Google Colab instead.*
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*Ao invés de usar notebooks.ai como foi mostrado no vídeo, você pode usar o Google Colab como substituto.*
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More resources:
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Mais recursos:
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- [Notebooks on GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
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- [How to open Notebooks from GitHub using Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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- [Notebooks no GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
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- [Como abrir notebooks do GitHub usando o Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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Why is Numpy an important, but unpopular Python library?
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Por que o NumPy é uma biblioteca importante do Python mas não é popular?
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## --answers--
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Often you won't work directly with Numpy.
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Muitas vezes, você não trabalhará diretamente com o NumPy.
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It is extremely slow.
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Ele é extremamente lento.
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Working with Numpy is difficult.
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Trabalhar com o NumPy é difícil.
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## --video-solution--
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@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c153
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title: Numpy Introduction B
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title: Introdução ao NumPy B
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challengeType: 11
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videoId: YIqgrNLAZkA
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dashedName: numpy-introduction-b
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@ -8,18 +8,18 @@ dashedName: numpy-introduction-b
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# --description--
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*Instead of using notebooks.ai like it shows in the video, you can use Google Colab instead.*
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*Ao invés de usar notebooks.ai como foi mostrado no vídeo, você pode usar o Google Colab como substituto.*
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More resources:
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Mais recursos:
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- [Notebooks on GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
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- [How to open Notebooks from GitHub using Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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- [Notebooks no GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
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- [Como abrir notebooks do GitHub usando o Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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About how much memory does the integer `5` consume in plain Python?
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Quanta memória o inteiro `5` consome em Python puro, aproximadamente?
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## --answers--
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@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c15b
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title: Pandas Conditional Selection and Modifying DataFrames
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title: Selecionar com condições no Pandas e modificar DataFrames
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challengeType: 11
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videoId: BFlH0fN5xRQ
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dashedName: pandas-conditional-selection-and-modifying-dataframes
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@ -8,18 +8,18 @@ dashedName: pandas-conditional-selection-and-modifying-dataframes
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# --description--
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*Instead of using notebooks.ai like it shows in the video, you can use Google Colab instead.*
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*Ao invés de usar notebooks.ai como foi mostrado no vídeo, você pode usar o Google Colab como substituto.*
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More resources:
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Mais recursos:
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- [Notebooks on GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-pandas)
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- [How to open Notebooks from GitHub using Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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- [Notebooks no GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-pandas)
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- [Como abrir notebooks do GitHub usando o Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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What will the following code print out?
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O que será impresso pelo código a seguir?
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```py
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import pandas as pd
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@ -1,6 +1,6 @@
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---
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c15c
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title: Pandas Creating Columns
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title: Criar colunas com o Pandas
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challengeType: 11
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videoId: _sSo2XZoB3E
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dashedName: pandas-creating-columns
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@ -8,24 +8,24 @@ dashedName: pandas-creating-columns
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# --description--
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*Instead of using notebooks.ai like it shows in the video, you can use Google Colab instead.*
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*Ao invés de usar notebooks.ai como foi mostrado no vídeo, você pode usar o Google Colab como substituto.*
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More resources:
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Mais recursos:
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- [Notebooks on GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-pandas)
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- [How to open Notebooks from GitHub using Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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- [Notebooks no GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-pandas)
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- [Como abrir notebooks do GitHub usando o Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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What code would add a "Certificates per month" column to the `certificates_earned` DataFrame like the one below?
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Qual código adicionaria uma coluna "Certificates per month" ao DataFrame `certificates_earned` como este abaixo?
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<pre> Certificates Time (in months) Certificates per month
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Tom 8 16 0.50
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Kris 2 5 0.40
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Ahmad 5 9 0.56
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Beau 6 12 0.50</pre>
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<pre> Certificates Time (in months) Longest streak
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Tom 8 16 13
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Kris 2 5 11
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Ahmad 5 9 9
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Beau 6 12 7</pre>
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## --answers--
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@ -1,6 +1,6 @@
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---
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c159
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title: Pandas Indexing and Conditional Selection
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title: Indexar no Pandas e selecionar de modo condicional
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challengeType: 11
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videoId: '-ZOrgV_aA9A'
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dashedName: pandas-indexing-and-conditional-selection
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@ -8,18 +8,18 @@ dashedName: pandas-indexing-and-conditional-selection
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# --description--
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*Instead of using notebooks.ai like it shows in the video, you can use Google Colab instead.*
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*Ao invés de usar notebooks.ai como foi mostrado no vídeo, você pode usar o Google Colab como substituto.*
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More resources:
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Mais recursos:
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- [Notebooks on GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-pandas)
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- [How to open Notebooks from GitHub using Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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||||
- [Notebooks no GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-pandas)
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||||
- [Como abrir notebooks do GitHub usando o Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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What will the following code print out?
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O que será impresso pelo código a seguir?
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```py
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import pandas as pd
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@ -1,6 +1,6 @@
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---
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c162
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title: Reading Data CSV and TXT
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title: Ler dados de CSV e TXT
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challengeType: 11
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videoId: ViGEv0zOzUk
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dashedName: reading-data-csv-and-txt
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@ -8,18 +8,18 @@ dashedName: reading-data-csv-and-txt
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# --description--
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*Instead of using notebooks.ai like it shows in the video, you can use Google Colab instead.*
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*Ao invés de usar notebooks.ai como foi mostrado no vídeo, você pode usar o Google Colab como substituto.*
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More resources:
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Mais recursos:
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- [Notebooks on GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/RDP-Reading-Data-with-Python-and-Pandas/tree/master/unit-1-reading-data-with-python-and-pandas/lesson-1-reading-csv-and-txt-files/files)
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||||
- [How to open Notebooks from GitHub using Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
||||
- [Notebooks no GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/RDP-Reading-Data-with-Python-and-Pandas/tree/master/unit-1-reading-data-with-python-and-pandas/lesson-1-reading-csv-and-txt-files/files)
|
||||
- [Como abrir notebooks do GitHub usando o Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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||||
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# --question--
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## --text--
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How would you import the CSV file `data.csv` and store it in a DataFrame using the Pandas module?
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Como você importaria o arquivo CSV `data.csv` e o armazenaria em um DataFrame usando o módulo Pandas?
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## --answers--
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@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c163
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title: Reading Data from Databases
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title: Ler dados do banco de dados
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challengeType: 11
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videoId: MtgXS1MofRw
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dashedName: reading-data-from-databases
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@ -8,30 +8,30 @@ dashedName: reading-data-from-databases
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# --description--
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*Instead of using notebooks.ai like it shows in the video, you can use Google Colab instead.*
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*Ao invés de usar notebooks.ai como foi mostrado no vídeo, você pode usar o Google Colab como substituto.*
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More resources:
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Mais recursos:
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- [Notebooks on GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/RDP-Reading-Data-with-Python-and-Pandas/tree/master/unit-1-reading-data-with-python-and-pandas/lesson-11-reading-data-from-relational-databases/files)
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- [How to open Notebooks from GitHub using Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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- [Notebooks no GitHub](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/RDP-Reading-Data-with-Python-and-Pandas/tree/master/unit-1-reading-data-with-python-and-pandas/lesson-11-reading-data-from-relational-databases/files)
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- [Como abrir notebooks do GitHub usando o Google Colab.](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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What method does a `Cursor` instance have and what does it allow?
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Qual método uma instância de `Cursor` tem e o que esse método permite?
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## --answers--
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The `Cursor` instance has a `.run()` method which allows you to run SQL queries.
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A instância de `Cursor` tem um método `.run()` que permite que você execute consultas SQL.
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The `Cursor` instance has a `.select()` method which allows you to select records.
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A instância de `Cursor` tem um método `.select()` que permite que você selecione registros.
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The `Cursor` instance has an `.execute()` method which will receive SQL parameters to run against the database.
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A instância de `Cursor` tem um método `.execute()`, que receberá parâmetros de SQL para serem executados no banco de dados.
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## --video-solution--
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@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e46f802ac417301a38fb92b
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title: Page View Time Series Visualizer
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title: Visualizador de séries temporais de visitas de páginas
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challengeType: 10
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forumTopicId: 462369
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dashedName: page-view-time-series-visualizer
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@ -8,17 +8,17 @@ dashedName: page-view-time-series-visualizer
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# --description--
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For this project you will visualize time series data using a line chart, bar chart, and box plots. You will use Pandas, matplotlib, and seaborn to visualize a dataset containing the number of page views each day on the freeCodeCamp.org forum from 2016-05-09 to 2019-12-03. The data visualizations will help you understand the patterns in visits and identify yearly and monthly growth.
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Para este projeto, você vai visualizar dados de série de tempo usando um gráfico de linha, um gráfico de barras e diagramas de caixa. Você usará o Pandas, o matplotlib e o seaborn para visualizar um conjunto de dados contendo o número de visualizações de páginas todos os dias no fórum do freeCodeCamp.org de 09/05/2016 a 03/12/2019. As visualizações de dados ajudarão você a entender os padrões nas visitas e a identificar o crescimento anual e mensal.
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You can access [the full project description and starter code on Replit](https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-page-view-time-series-visualizer).
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Você pode acessar [a descrição completa do projeto e o código inicial no Replit](https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-page-view-time-series-visualizer).
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After going to that link, fork the project. Once you complete the project based on the instructions in 'README.md', submit your project link below.
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Depois de ir para esse link, faça fork no projeto. Depois que você completar o projeto com base nas instruções do 'README.md', envie o link do seu projeto abaixo.
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We are still developing the interactive instructional part of the data analysis with Python curriculum. For now, you will have to use other resources to learn how to pass this challenge.
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Ainda estamos desenvolvendo a parte instrucional interativa do currículo de análise de dados com Python. Por enquanto, você terá que usar outros recursos para aprender a vencer este desafio.
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# --hints--
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It should pass all Python tests.
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Ele deve passar em todos os testes do Python.
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```js
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@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e9a0a8e09c5df3cc3600ed3
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title: Basics of Numpy
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title: Começar com o NumPy
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challengeType: 11
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videoId: f9QrZrKQMLI
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dashedName: basics-of-numpy
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@ -10,7 +10,7 @@ dashedName: basics-of-numpy
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## --text--
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What will the following code print?
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O que será impresso pelo código a seguir?
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```python
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b = np.array([[1.0,2.0,3.0],[3.0,4.0,5.0]])
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@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e9a0a8e09c5df3cc3600ed8
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title: Mathematics
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title: Matemática
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challengeType: 11
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videoId: 7txegvyhtVk
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dashedName: mathematics
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@ -10,7 +10,7 @@ dashedName: mathematics
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## --text--
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What is the value of `b` after running the following code?
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Qual é o valor de `b` depois de executar o seguinte código?
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```py
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import numpy as np
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@ -1,6 +1,6 @@
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id: 5e9a0a8e09c5df3cc3600ed9
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title: Reorganizing Arrays
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title: Reorganizar arrays
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challengeType: 11
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videoId: VNWAQbEM-C8
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dashedName: reorganizing-arrays
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@ -10,7 +10,7 @@ dashedName: reorganizing-arrays
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## --text--
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What code would produce the following array?
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Qual código produziria o array a seguir?
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```py
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[[1. 1.]
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Reference in New Issue
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