https://github.com/strawndri/python-ds-numpy

Projeto de introdução à ciência de dados e Python, da plataforma Alura.
https://github.com/strawndri/python-ds-numpy

alura data-science numpy python

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Projeto de introdução à ciência de dados e Python, da plataforma Alura.

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/strawndri/python-ds-numpy
• Owner: strawndri
• License: mit
• Created: 2023-12-30T16:12:15.000Z (about 1 year ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-01-03T11:08:28.000Z (about 1 year ago)
• Last Synced: 2024-11-17T08:58:48.217Z (2 months ago)
• Topics: alura, data-science, numpy, python
• Language: Jupyter Notebook
• Homepage:
• Size: 1.03 MB
• Stars: 0
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

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README

        
# 🔢| NumPy: análise numérica eficiente com Python

![Licença](https://img.shields.io/badge/Licen%C3%A7a-MIT-f5b5ca.svg)

![Status](https://img.shields.io/badge/Status-Concluído-abf285.svg)

## Índice

- [Sobre o projeto](#sobre-o-projeto)

- [Aprendizagens](#aprendizagens)

- [Como acessar o projeto?](#como-acessar-o-projeto)

- [Tecnologias utilizadas](#tecnologias-utilizadas)

- [Licença](#licença)

## Sobre o projeto

Projeto de especialização em análise de dados desenvolvido durante a realização do curso [NumPy: análise numérica eficiente com Python](https://www.alura.com.br/curso-online-numpy-analise-numerica-eficiente-pythons), ministrado pelo instrutor [Allan Segovia Spadini](https://www.linkedin.com/in/allan-spadini-3561b023/). Durante esse estudo, serão abordados habilidades importantes em manipulação de dados usando NumPy. 

## Aprendizagens

- O que são arrays;

- Como importar e exportar dados em formato CSV utilizando as funções `loadtxt` e `savetxt`, respectivamente;

- Análise dimensional com os atributos `ndim`, `size` e `shape`;

- Transposição de arrays a partir do atributo `T`;

- Comparação de arrays de forma gráfica;

- Encontrar e lidar com valores NaN (Not a Number);

- Operações entre arrays;

- Geração de números pseudoaletórios;

- O que é `seed` e como usar na geração de númeris pseudoaleatórios;

- Combinação de arrays com `column_stack`.

## Como acessar o projeto?

O projeto foi feito por completo no Google Colaboratory, logo, para acessar a análise, clique no link abaixo:

- [Projeto no Google Colaboratory](https://colab.research.google.com/github/strawndri/python-ds-numpy/blob/main/Projeto_Python_Data_Science_NumPy.ipynb)

## Tecnologias utilizadas

- [Google Colaboratory](https://colab.research.google.com/): Ambiente de notebook interativo baseado na nuvem;

- [Python](https://docs.python.org/3/): Linguagem de programação;

- [NumPy](https://numpy.org/): Biblioteca para computação numérica em Python.

  

## Licença

Este projeto está licenciado sob a [Licença MIT](https://opensource.org/licenses/MIT). Consulte o arquivo `LICENSE` para obter mais informações sobre os termos de licenciamento.

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✨ Feito com carinho por [Andrieli Gonçalves](https://github.com/strawndri).