{"id":16705622,"url":"https://github.com/storopoli/ciencia-de-dados","last_synced_at":"2025-08-29T19:31:25.513Z","repository":{"id":37465181,"uuid":"237999598","full_name":"storopoli/ciencia-de-dados","owner":"storopoli","description":"Disciplina de Ciências de Dados da UNINOVE","archived":true,"fork":false,"pushed_at":"2023-12-03T10:34:32.000Z","size":347926,"stargazers_count":127,"open_issues_count":1,"forks_count":93,"subscribers_count":9,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-02-22T09:44:56.730Z","etag":null,"topics":["aprendizagem-de-maquina","aprendizagem-profunda","ciencia-de-dados","data-science","deeplearning","machinelearning","matplotlib","pandas","python","pytorch","scikit-learn","tensorflow"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Jupyter Notebook","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"cc-by-sa-4.0","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/storopoli.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":".github/FUNDING.yml","license":"LICENSE","code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":"CITATION.cff","codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null},"funding":{"github":"storopoli"}},"created_at":"2020-02-03T15:38:36.000Z","updated_at":"2025-01-29T22:40:38.000Z","dependencies_parsed_at":"2024-10-27T11:50:42.167Z","dependency_job_id":"b23402ed-4adf-4617-8490-78e0a75c5f28","html_url":"https://github.com/storopoli/ciencia-de-dados","commit_stats":null,"previous_names":[],"tags_count":1,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/storopoli/ciencia-de-dados","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/storopoli%2Fciencia-de-dados","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/storopoli%2Fciencia-de-dados/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/storopoli%2Fciencia-de-dados/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/storopoli%2Fciencia-de-dados/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/storopoli","download_url":"https://codeload.github.com/storopoli/ciencia-de-dados/tar.gz/refs/heads/main","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/storopoli%2Fciencia-de-dados/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":272749299,"owners_count":24986867,"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","status":"online","status_checked_at":"2025-08-29T02:00:10.610Z","response_time":87,"last_error":null,"robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":true,"can_crawl_api":true,"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":["aprendizagem-de-maquina","aprendizagem-profunda","ciencia-de-dados","data-science","deeplearning","machinelearning","matplotlib","pandas","python","pytorch","scikit-learn","tensorflow"],"created_at":"2024-10-12T19:31:17.825Z","updated_at":"2025-08-29T19:31:23.652Z","avatar_url":"https://github.com/storopoli.png","language":"Jupyter Notebook","funding_links":["https://github.com/sponsors/storopoli"],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Ciência de Dados\n\n[![CC BY-SA 4.0][cc-by-sa-shield]][cc-by-sa]\n[![Open in Visual Studio Code](https://open.vscode.dev/badges/open-in-vscode.svg)](https://open.vscode.dev/storopoli/ciencia-de-dados)\n![Hits](https://hitcounter.pythonanywhere.com/count/tag.svg?url=https://github.com/storopoli/ciencia-de-dados)\n\nDisciplina dos Cursos de *Ciências da Computação* e afins da [**UNINOVE**](https://www.uninove.br).\n\n![backprop](notebooks/images/backpropagation.gif)\n\n## Conteúdo\n\n* **Python e Programação Orientada à Objetos**\n* **Álgebra Linear com `NumPy`**\n* **Análise de Dados com `pandas`**\n* **Visualização de Dados com `pandas`, `matplotlib` e `seaborn`**\n* **Machine Learning com `Scikit-Learn`**\n* **Redes Neurais com `TensorFlow`, `Keras` e `PyTorch`**\n\n## Professores\n\n* [Prof. Dr. José Eduardo Storopoli](https://storopoli.io) - [Currículo *Lattes*](http://lattes.cnpq.br/2281909649311607) - [ORCID](https://orcid.org/0000-0002-0559-5176)\n\n* Prof. Dr. Edson Melo de Souza - [Currículo *Lattes*](http://lattes.cnpq.br/2641658716558510) - [ORCID](https://orcid.org/0000-0002-5891-4767)\n\n## Como usar esse conteúdo?\n\nEste conteúdo possui *licença livre para uso* (CC BY-SA). Caso queira utilizar o conteúdo para um curso ou estudos, por favor colabore nesse repositório quaisquer aprimorações que foram realizadas.\n\nPara configurar um ambiente local:\n\n1. Clone o repositório do GitHub: `git clone https://github.com/storopoli/ciencia-de-dados.git`\n2. Acesse o diretório: `cd ciencia-de-dados`\n3. Instale as bibliotecas necessárias: `pip install -r .binder/requirements.txt` ou `conda env create -f .binder/environment.yml`\n\n* **[Notebooks](https://github.com/storopoli/ciencia-de-dados/tree/main/notebooks)**: Jupyter Notebooks das aulas\n\n## Notebooks\n\n* **Aula Especial** - Curso Rápido de Python para Programadores [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/storopoli/ciencia-de-dados/main?filepath=notebooks%2FAula_Especial_Python.ipynb) [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/storopoli/ciencia-de-dados/blob/main/notebooks/Aula_Especial_Python.ipynb)\n* **Aula 0** - Jupyter Notebook [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/storopoli/ciencia-de-dados/main?filepath=notebooks%2FAula_00_Jupyter.ipynb) [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/storopoli/ciencia-de-dados/blob/main/notebooks/Aula_00_Jupyter.ipynb)\n* **Aula 1** - Operadores aritméticos, relacionais e lógicos [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/storopoli/ciencia-de-dados/main?filepath=notebooks%2FAula_01_Operadores_Aritmeticos_Relacionais_e_Logicos.ipynb) [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/storopoli/ciencia-de-dados/blob/main/notebooks/Aula_01_Operadores_Aritmeticos_Relacionais_e_Logicos.ipynb)\n* **Aula 2** - Desvio Condicional (`IF`) [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/storopoli/ciencia-de-dados/main?filepath=notebooks%2FAula_02_Desvio_Condicional_IF.ipynb) [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/storopoli/ciencia-de-dados/blob/main/notebooks/Aula_02_Desvio_Condicional_IF.ipynb)\n* **Aula 3** - Estruturas de Repetição (`FOR` e `WHILE`) [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/storopoli/ciencia-de-dados/main?filepath=notebooks%2FAula_03_Estruturas_de_Repeticao.ipynb) [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/storopoli/ciencia-de-dados/blob/main/notebooks/Aula_03_Estruturas_de_Repeticao.ipynb)\n* **Aula 4** - Estruturas de Dados (`list` e `dict`) [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/storopoli/ciencia-de-dados/main?filepath=notebooks%2FAula_04_Estrutura_de_Dados.ipynb) [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/storopoli/ciencia-de-dados/blob/main/notebooks/Aula_04_Estrutura_de_Dados.ipynb)\n* **Aula 5** - Funções [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/storopoli/ciencia-de-dados/main?filepath=notebooks%2FAula_05_Funcoes.ipynb) [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/storopoli/ciencia-de-dados/blob/main/notebooks/Aula_05_Funcoes.ipynb)\n* **Aula 5a** - Classes e métodos [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/storopoli/ciencia-de-dados/main?filepath=notebooks%2FAula_05a_Classes_e_Metodos.ipynb) [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/storopoli/ciencia-de-dados/blob/main/notebooks/Aula_05a_Classes_e_Metodos.ipynb)\n* **Aula 6** - `NumPy` e Algebra Linear [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/storopoli/ciencia-de-dados/main?filepath=notebooks%2FAula_06_Numpy_Algebra_Linear.ipynb) [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/storopoli/ciencia-de-dados/blob/main/notebooks/Aula_06_Numpy_Algebra_Linear.ipynb)\n* **Aula 7** - `pandas` [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/storopoli/ciencia-de-dados/main?filepath=notebooks%2FAula_07_pandas.ipynb) [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/storopoli/ciencia-de-dados/blob/main/notebooks/Aula_07_pandas.ipynb)\n* **Aula 8** - `pandas` estatística [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/storopoli/ciencia-de-dados/main?filepath=notebooks%2FAula_08_pandas_estatistica.ipynb) [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/storopoli/ciencia-de-dados/blob/main/notebooks/Aula_08_pandas_estatistica.ipynb)\n* **Aula 9** - Gráficos com `matplotlib` e `pandas` [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/storopoli/ciencia-de-dados/main?filepath=notebooks%2FAula_09_graficos.ipynb) [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/storopoli/ciencia-de-dados/blob/main/notebooks/Aula_09_graficos.ipynb)\n* **Aula 10** - Machine Learning com `Scikit-Learn` [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/storopoli/ciencia-de-dados/main?filepath=notebooks%2FAula_10_Machine_Learning.ipynb) [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/storopoli/ciencia-de-dados/blob/main/notebooks/Aula_10_Machine_Learning.ipynb)\n* **Aula 11** - Regressão Linear com `Scikit-Learn` [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/storopoli/ciencia-de-dados/main?filepath=notebooks%2FAula_11_Regressao_Linear.ipynb) [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/storopoli/ciencia-de-dados/blob/main/notebooks/Aula_11_Regressao_Linear.ipynb)\n* **Aula 12** - Regressão Logística com `Scikit-Learn` [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/storopoli/ciencia-de-dados/main?filepath=notebooks%2FAula_12_Regressao_Logistica.ipynb) [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/storopoli/ciencia-de-dados/blob/main/notebooks/Aula_12_Regressao_Logistica.ipynb)\n* **Aula 13** - Support Vector Machines com `Scikit-Learn` [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/storopoli/ciencia-de-dados/main?filepath=notebooks%2FAula_13_Support_Vector_Machines.ipynb) [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/storopoli/ciencia-de-dados/blob/main/notebooks/Aula_13_Support_Vector_Machines.ipynb)\n* **Aula 14** - Árvores de Decisão com `Scikit-Learn` [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/storopoli/ciencia-de-dados/main?filepath=notebooks%2FAula_14_Arvores_de_Decisao.ipynb) [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/storopoli/ciencia-de-dados/blob/main/notebooks/Aula_14_Arvores_de_Decisao.ipynb)\n* **Aula 15** - Florestas Aleatórias com `Scikit-Learn` [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/storopoli/ciencia-de-dados/main?filepath=notebooks%2FAula_15_Florestas_Aleatorias.ipynb) [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/storopoli/ciencia-de-dados/blob/main/notebooks/Aula_15_Florestas_Aleatorias.ipynb)\n* **Aula 16** - Análise de Componentes Principais (PCA) com `Scikit-Learn` [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/storopoli/ciencia-de-dados/main?filepath=notebooks%2FAula_16_Analise_de_Componentes_Principais.ipynb) [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/storopoli/ciencia-de-dados/blob/main/notebooks/Aula_16_Analise_de_Componentes_Principais.ipynb)\n* **Aula 17** - Análise de Agrupamentos (Clusterização) com `Scikit-Learn` [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/storopoli/ciencia-de-dados/main?filepath=notebooks%2FAula_17_Clusterizacao.ipynb) [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/storopoli/ciencia-de-dados/blob/main/notebooks/Aula_17_Clusterizacao.ipynb)\n* **Aula 18a** - Redes Neurais com `TensorFlow` e `Keras` [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/storopoli/ciencia-de-dados/main?filepath=notebooks%2FAula_18_a_Redes_Neurais_com_TensorFlow.ipynb) [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/storopoli/ciencia-de-dados/blob/main/notebooks/Aula_18_a_Redes_Neurais_com_TensorFlow.ipynb)\n* **Aula 18b** - Redes Neurais com `PyTorch` [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/storopoli/ciencia-de-dados/main?filepath=notebooks%2FAula_18_b_Redes_Neurais_com_PyTorch.ipynb) [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/storopoli/ciencia-de-dados/blob/main/notebooks/Aula_18_b_Redes_Neurais_com_PyTorch.ipynb)\n* **Aula 19** - Redes Neurais Convolucionais com `PyTorch` [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/storopoli/ciencia-de-dados/main?filepath=notebooks%2FAula_19_Redes_Neurais_Convolucionais_com_PyTorch.ipynb) [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/storopoli/ciencia-de-dados/blob/main/notebooks/Aula_19_Redes_Neurais_Convolucionais_com_PyTorch.ipynb)\n\n## Cheat Sheets\n\nAlgumas *cheat sheets* selecionadas para os temas e ferramentas da disciplina:\n\n* Pandas: [`pandas.pydata.org`](https://pandas.pydata.org/Pandas_Cheat_Sheet.pdf)\n* Matplotlib: [`matplotlib/cheatsheets`](https://github.com/matplotlib/cheatsheets)\n* Scikit-Learn: [*choosing the right estimator*](https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html)\n* PyTorch: [`pytorch.org`](https://pytorch.org/tutorials/beginner/ptcheat.html)\n* Git: [português](https://training.github.com/downloads/pt_BR/github-git-cheat-sheet/) ou [inglês](https://training.github.com/downloads/github-git-cheat-sheet/)\n* Machine Learning: diversas linguas em [`afshinea/stanford-cs-229-machine-learning`](https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning) e também [`remicnrd/ml_cheatsheet`](https://github.com/remicnrd/ml_cheatsheet)\n* Markdown: [sintaxe geral](https://www.markdownguide.org/cheat-sheet) e [sintaxe GitHub](https://github.com/tchapi/markdown-cheatsheet)\n* RegEx: [`regex101.com`](https://regex101.com/)\n* GitHub: atalhos do teclado em [português](https://docs.github.com/pt/get-started/using-github/keyboard-shortcuts) e [inglês](https://docs.github.com/en/get-started/using-github/keyboard-shortcuts)\n\n## Proposta de Avaliação da Disciplina\n\nA avaliação pode ser realizada por meio de trabalho final no qual cada grupo de alunos (3 a 6 integrantes) devem entregar um notebook contendo os seguintes tarefas:\n\n1. Leitura de dados com `pandas`\n2. Manipulação e limpeza de dados com `pandas`\n3. Descritivo e exploração de dados com `pandas` (`groupby`s)\n4. Figuras que mostrem *insights* sobre os dados com `pandas` e `matplotlib`\n5. Quebrar os dados em conjunto de treino e conjunto de teste\n6. Treinar um estimador do `scikit-learn` de aprendizagem supervisionada (regressor ou classificador) no conjunto de treino\n7. Verificar o desempenho do estimador do `scikit-learn` no conjunto de teste\n\nA entrega pode ser via e-mail, mas é extremamente incentivado para que os alunos criem um repositório no GitHub aberto com um `README.md` bem escrito que explica o projeto. Isto pode já ser um incentivo para os alunos criarem os seus portfolio de projetos de ciências de dados no GitHub, algo que impulsionaria bastante a carreira deles.\n\nA correção dos trabalhos deverá levar em conta o tamanho dos grupos. Grupos pequenos têm maior tolerância de erros e inconsistências do que grupos com um maior número de integrantes.\n\n## Como citar esse conteúdo\n\nPara citar o conteúdo use:\n\n```plaintext\nStoropoli \u0026 Souza (2020). Ciência de Dados com Python: pandas, matplotlib, Scikit-Learn, TensorFlow e PyTorch. Disponível em https://github.com/storopoli/ciencia-de-dados\n```\n\nOu em formato BibTeX para LaTeX:\n\n```bibtex\n@misc{storopolisouza2020cienciadedados,\n  author = {Storopoli, Jose and Souza, Edson Melo de},\n  title = {Ciência de Dados com Python: pandas, matplotlib, Scikit-Learn, TensorFlow e PyTorch},\n  url = {https://github.com/storopoli/ciencia-de-dado},\n  year = {2020}\n}\n```\n\n## Trabalhos Finais de Destaque\n\n* [Análise de Notas do ENEM de 2018](https://github.com/rafhaelgomes/Enem_dados_2018)\n* [Análise de Acidentes Aéreos no Brasil 2010-2019](https://github.com/rochawennis/Projeto_Integrador_2021)\n\n## Licença\n\nEste obra está licenciado com uma Licença\n[Creative Commons Atribuição-CompartilhaIgual 4.0 Internacional (CC BY-SA 4.0)][cc-by-sa].\n\n[![CC BY-SA 4.0][cc-by-sa-image]][cc-by-sa]\n\n[cc-by-sa]: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/\n[cc-by-sa-image]: https://licensebuttons.net/l/by-sa/4.0/88x31.png\n[cc-by-sa-shield]: https://img.shields.io/badge/License-CC%20BY--SA%204.0-lightgrey.svg\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fstoropoli%2Fciencia-de-dados","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fstoropoli%2Fciencia-de-dados","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fstoropoli%2Fciencia-de-dados/lists"}