https://github.com/felypedantas/estudos_analytics
Estudos em ciencia de dados
https://github.com/felypedantas/estudos_analytics
Last synced: about 2 months ago
JSON representation
Estudos em ciencia de dados
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/felypedantas/estudos_analytics
- Owner: FelypeDantas
- Created: 2024-12-31T18:16:46.000Z (5 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-04-02T23:44:48.000Z (about 2 months ago)
- Last Synced: 2025-04-03T00:26:59.167Z (about 2 months ago)
- Language: Jupyter Notebook
- Size: 20.3 MB
- Stars: 2
- Watchers: 1
- Forks: 1
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# Repositório de Estudos em Análise de Dados
Este repositório contém materiais e projetos relacionados aos meus estudos em Análise de Dados. O objetivo é reunir recursos, experimentos e exemplos de técnicas de análise de dados aplicadas a diferentes conjuntos de dados.
## Índice
- [Sobre](#sobre)
- [Tecnologias Utilizadas](#tecnologias-utilizadas)
- [Projetos e Notebooks](#projetos-e-notebooks)
- [Como Rodar os Projetos](#como-rodar-os-projetos)
- [Contribuições](#contribuições)
- [Licença](#licença)
## Sobre
Este repositório visa documentar o processo de aprendizado e prática de análise de dados, cobrindo tópicos como:
- **Limpeza e Pré-processamento de Dados**
- **Exploração de Dados**
- **Visualização de Dados**
- **Modelagem Preditiva**
- **Algoritmos de Machine Learning**
- **Estatísticas Descritivas e Inferenciais**
Os estudos incluem o uso de Python e outras ferramentas de análise de dados, com exemplos práticos e explicações sobre cada técnica aplicada.
## Tecnologias Utilizadas
- **Python**: Linguagem de programação principal.
- **Pandas**: Manipulação e análise de dados.
- **NumPy**: Operações matemáticas e estatísticas.
- **Matplotlib** e **Seaborn**: Visualização de dados.
- **Scikit-learn**: Implementação de modelos de machine learning.
- **Jupyter Notebook**: Ambiente interativo para desenvolvimento e análise.
## Projetos e Notebooks
Aqui estão alguns dos projetos que você encontrará neste repositório:
- **Projeto 1: Análise Exploratória de Dados (EDA)**: Aplicação de técnicas de EDA em um conjunto de dados de vendas.
- **Projeto 2: Modelagem Preditiva**: Implementação de um modelo de regressão linear para prever preços de imóveis.
- **Projeto 3: Classificação com Machine Learning**: Análise de um conjunto de dados de classificação e treinamento de um modelo de machine learning.
## Como Rodar os Projetos
Para executar os projetos em seu ambiente local, siga estas etapas:
1. **Clone o repositório**:
```bash
git clone https://github.com/seu-usuario/estudos-analise-de-dados.git
cd estudos-analise-de-dados
```
2. **Instale as dependências**:
Você pode instalar as dependências usando `pip`:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
3. **Execute os notebooks**:
Para rodar um notebook Jupyter, use o seguinte comando:
```bash
jupyter notebook
```
4. **Abra o notebook desejado**:
Após iniciar o Jupyter, você pode abrir o notebook de sua escolha a partir do navegador.
## Contribuições
Contribuições são bem-vindas! Se você tiver sugestões ou melhorias para este repositório, sinta-se à vontade para criar um **pull request**.
Passos para contribuir:
1. Faça um fork do repositório.
2. Crie uma branch para sua feature (`git checkout -b feature/nome-da-feature`).
3. Faça as alterações e commit (`git commit -am 'Adiciona nova feature'`).
4. Envie para o repositório remoto (`git push origin feature/nome-da-feature`).
5. Abra um pull request.
## Licença
Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - veja o arquivo [LICENSE](LICENSE) para mais detalhes.