{"id":25138626,"url":"https://github.com/spliknot/estudos-datasciencepython","last_synced_at":"2025-04-03T03:19:16.974Z","repository":{"id":272770343,"uuid":"917699236","full_name":"splikNot/Estudos-DataSciencePython","owner":"splikNot","description":"Objetivo deste repositório é compartilhar meus estudos, progresso e evolução através do Curso de DataScience.","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-02-26T18:11:04.000Z","size":4473,"stargazers_count":1,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-04-03T03:19:12.212Z","etag":null,"topics":[],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Jupyter Notebook","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"cc0-1.0","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/splikNot.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":"LICENSE","code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2025-01-16T13:38:41.000Z","updated_at":"2025-02-26T18:11:08.000Z","dependencies_parsed_at":"2025-02-21T03:22:48.532Z","dependency_job_id":"a1992ed1-a286-4433-81f5-39555346d18d","html_url":"https://github.com/splikNot/Estudos-DataSciencePython","commit_stats":null,"previous_names":["spliknot/estudos_datasciencepython","spliknot/estudos-datasciencepython"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/splikNot%2FEstudos-DataSciencePython","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/splikNot%2FEstudos-DataSciencePython/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/splikNot%2FEstudos-DataSciencePython/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/splikNot%2FEstudos-DataSciencePython/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/splikNot","download_url":"https://codeload.github.com/splikNot/Estudos-DataSciencePython/tar.gz/refs/heads/main","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":246927837,"owners_count":20856198,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":[],"created_at":"2025-02-08T17:17:23.595Z","updated_at":"2025-04-03T03:19:16.966Z","avatar_url":"https://github.com/splikNot.png","language":"Jupyter Notebook","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# DataSciencePython\nObjetivo deste repositório é compartilhar meus estudos, progresso e evolução através do conjunto de Cursos para especializar na aplicação de DataScience.\nO curso é oferecido pela Universidade de Michigan através da plataforma do Coursera em: [Applied Data Science with Python Specialization](https://www.coursera.org/specializations/data-science-python)\n\n\n## Estrutura\n```\n├── curso/                  # Essa especialização faz parte de um conjunto de 5 cursos.\n  ├── seção/                # Cada um dos cursos é separado em seções, cada seção possuí anotações no formato notebook\n    └── exercicios/         # Em cada seção também estará disponivel exercícios de fixação.\n├── datasets/               # Os datasets usados em cada seção estão disponíveis no endereço a baixo.\n  └── seção/                # Datasets organizados por seção do curso\n├── Projetos/               # Atividades desenvolvidas fora do curso\n├── Readings/               # Alguns artigos interessantes recomendados pelo curso\n└── README.md\n```\n\n## Datasets\nDurante o curso é usado datasets muito grandes. Por questão de armazenamento, os datasets serão disponibizados na núvem e não nesse repositório: \n\nhttps://drive.google.com/drive/folders/1PEsTsxAqi1Yf_4yrC24F65hCDBofeWT2?usp=sharing\n\n## Ferramentas\nForam empregagas durante o curso ferramentas como:\n  *  Python 3.8\n  *  Jupyter Notebooks\n  *  Bibliotecas: numpy, regex, pandas, seaborn\n\n## Tópicos de Estudo\n  * Técnicas de funções lambda e manipulação de arquivos .csv;\n  * Realizar querys em dataframes para limpeza e processamento de dados;\n  * Descrever e usar as principais funcionalidades de python aplicadas em Ciências de Dados;\n  * Análisar distribuições, realizar amostragens e testes T.\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fspliknot%2Festudos-datasciencepython","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fspliknot%2Festudos-datasciencepython","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fspliknot%2Festudos-datasciencepython/lists"}