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.
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.
- 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.
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.
Para executar os projetos em seu ambiente local, siga estas etapas:
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Clone o repositório:
git clone https://github.com/seu-usuario/estudos-analise-de-dados.git cd estudos-analise-de-dados
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Instale as dependências: Você pode instalar as dependências usando
pip
:pip install -r requirements.txt
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Execute os notebooks: Para rodar um notebook Jupyter, use o seguinte comando:
jupyter notebook
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Abra o notebook desejado: Após iniciar o Jupyter, você pode abrir o notebook de sua escolha a partir do navegador.
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:
- Faça um fork do repositório.
- Crie uma branch para sua feature (
git checkout -b feature/nome-da-feature
). - Faça as alterações e commit (
git commit -am 'Adiciona nova feature'
). - Envie para o repositório remoto (
git push origin feature/nome-da-feature
). - Abra um pull request.
Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.