<jupyter_start><jupyter_text>Conhecendo o Jupyter NotebookGoogle Colab é um ambiente Jupyter notebook que roda inteiramente na nuvem. Ou seja, você consegue criar e rodar seus projetos de Data Science sem perder tempo configurando sua máquina local.  Ambiente InterativoUma das principais vantagens de se usar Jupyter notebooks no lugar de IDE convencionais para criar seus projetos, é porque esta página não é estática. Quando você cria um arquivo aqui, qualquer pessoa vai conseguir rodar seu código e fazer suas próprias alterações.Isto é perfeito! Imagina uma situação onde você fez uma análise para a sua empresa, 6 meses atrás. Determinado dia, o Diretor de vendas pede para você calcular uma informação completamente nova em cima daquela análise.Se você tem apenas o relatório estático (ou mesmo um monte de arquivos .py, sem documentação), as chances são que você não vai ser capaz de entregrar a informação nova em tempo ábil.Agora, se você tem salvo todos os seus notebooks de maneira organizada, preferencialmente na nuvem, você pode executar todas as células novamente e apenas incluir mais essa análise extra.Veja como é fácil trabalhar com céulas interativas.<jupyter_code># operações matemáticas com Python
receita = 14800.90
despesa_fixa = 4500
despesa_variavel = 3600.90

lucro = receita - (despesa_fixa + despesa_variavel)

print(lucro)<jupyter_output>6700.0<jupyter_text>A célula acima é nossa primeira contendo código. Todas as anteriores (incluindo este) eram texto puro.Dê dois cliques na célula acima para editar, altere o valor de alguma varíavel (receita, por exemplo) e aperte **SHIFT + ENTER** (ou clique no ícone "Play" na esquerda dela. Essa é a vantagem de se documentar um projeto pelo Jupyter notebook, você torna ele replicável.  Atalhos do JupyterSaber os atalhos do Jupyter vai ajudar você a ganhar tempo. Apesar de você sempre poder recorrer ao menu lá em cima, recomendo você já ir se acostumando com as principais combinações de teclas. Aqui estão algumas delas:* Aperte **Shift + Enter** para executar a célula selecionada;* Aperte **Ctrl/Cmd + M** seguindo por **B** para criar uma célula nóva abaixo;* Aperte **Ctrl/Cmd + M** seguindo por **A** para criar uma célula nóva acima;* Aperte **Ctrl/Cmd + M** seguindo por **M** para definir a célula selecionada como tipo Texto;* Aperte **Ctrl/Cmd + M** seguindo por **Y** para definir a célula selecionada como tipo Código;  Auxílios do JupyterUsar o **Tab** ajuda muito você a completar automaticamente o código, ou ver a documentação rapidamente. Veja como usar essa tecla para ver o que existe dentro da biblioteca ```pandas```.*italicized text*<jupyter_code>import pandas as pd<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Depois de importar o pacote, digite ```pd.``` e aperte **Tab**. Todas as possibilidades serão exibidas, e você vai poder escolher aquela desejada.<jupyter_code>pd.<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Gráficos no ColabGráficos vão fazer parte do seu dia a dia, onde vamos explorar as bibliotecas ```matplotlib``` e ```seaborn```.Você não precisa entender o código abaixo ainda, apenas ver como é possível gerar um facilmente por aqui.  Histogramas<jupyter_code># importar matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# importar csv e eliminar NaN
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/carlosfab/data_science/master/data/train.csv")
df.dropna(axis=0, inplace=True)

# plotar histograma
plt.hist(df.Age, bins=10)
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Scatter Plots<jupyter_code>plt.scatter(df.Age, df.Fare)
plt.show()
plt.savefig('sigmoidal.png')<jupyter_output><empty_output>
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