https://github.com/codeguima/data-science

Projeto de ciência de dados com diversas análises e modelos de aprendizado de máquina.
https://github.com/codeguima/data-science

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Projeto de ciência de dados com diversas análises e modelos de aprendizado de máquina.

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/codeguima/data-science
• Owner: codeguima
• Created: 2024-08-25T18:33:12.000Z (4 months ago)
• Default Branch: jhonnycodedev
• Last Pushed: 2024-11-14T00:17:01.000Z (about 2 months ago)
• Last Synced: 2024-11-25T16:08:42.844Z (about 1 month ago)
• Language: Jupyter Notebook
• Homepage:
• Size: 40.8 MB
• Stars: 0
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

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README

        
## Projeto de Ciência de Dados

Uma coleção de análises de ciência de dados e modelos de aprendizado de máquina, apresentando diversas técnicas e métodos.

## Características

* Análise de dados : inclui análise exploratória de dados (EDA) para descobrir insights de conjuntos de dados.

* Modelos de aprendizado de máquina : implementa vários modelos, como regressão, classificação e agrupamento.

* Visualização de dados : utiliza bibliotecas de visualização para criar tabelas e gráficos para interpretação de dados.

* Pré-processamento e engenharia de recursos : técnicas para limpeza e preparação de dados para análise e modelagem.

* Avaliação de modelos : métodos para avaliar o desempenho e a precisão de modelos de aprendizado de máquina.

## Tecnologias Aplicadas

* Python : principal linguagem de programação usada para análise e modelagem de dados.

* Pandas : Biblioteca para manipulação e análise de dados, incluindo limpeza e transformação de dados.

* NumPy : fornece suporte para grandes matrizes e arrays, juntamente com funções matemáticas.

* Scikit-learn : biblioteca de aprendizado de máquina que oferece ferramentas para treinamento de modelos, avaliação e seleção de recursos.

* Matplotlib / Seaborn : Bibliotecas para criar visualizações estáticas, animadas e interativas em Python.

* Jupyter Notebooks : ambiente interativo para documentar e executar código com visualizações em linha.