Data Science

Este repositório contém uma coleção de projetos e materiais didáticos desenvolvidos em Python e Jupyter Notebooks (.ipynb), explorando conceitos fundamentais de Data Science e Machine Learning. Cada diretório corresponde a um módulo específico, cobrindo diferentes aspectos e técnicas essenciais para análise de dados, visualização, estatística e modelagem preditiva.

Estrutura do Repositório

1. Pandas

   • Introdução ao Pandas, uma das bibliotecas mais poderosas para manipulação e análise de dados em Python. Exemplos de criação de DataFrames, operações básicas e avançadas de filtragem, agregação e transformação de dados.

2. Análise e Visualização de Dados

   • Exploração de diferentes técnicas de análise de dados, incluindo sumários estatísticos, correlações e outras métricas. Além disso, este módulo apresenta diversas ferramentas de visualização, como gráficos de linha, barras, histogramas e scatter plots, utilizando bibliotecas como Matplotlib e Seaborn.

3. Criação de gráficos com o Matplotlib

   • Foco exclusivo em Matplotlib, uma biblioteca fundamental para criação de gráficos em Python. Este diretório cobre desde os conceitos básicos até personalizações avançadas, como criação de subplots, estilos de gráficos e anotações.

4. Frequências e Medidas

   • Explicação de conceitos estatísticos fundamentais, como medidas de tendência central (média, mediana, moda) e dispersão (variância, desvio padrão). Inclui exemplos práticos de cálculo e interpretação dessas medidas.

5. Probabilidade e Amostragem

   • Conceitos de probabilidade aplicados a Data Science, abordando desde probabilidades básicas até distribuições de probabilidade comuns (normal, binomial, etc.). Este módulo também inclui técnicas de amostragem, importantes para a construção de modelos representativos.

6. Testes Estatísticos com Python

   • Guia prático para realização de testes estatísticos em Python, como testes de hipótese (t-test, ANOVA) e testes não paramétricos. O conteúdo abrange a aplicação desses testes em conjuntos de dados reais e a interpretação dos resultados.

7. Regressão Linear

   • Módulo dedicado à Regressão Linear, uma das técnicas mais simples e poderosas em Machine Learning. O diretório inclui a teoria por trás da regressão, bem como exemplos práticos de implementação em Python, com foco na análise e interpretação dos coeficientes.

8. Análise de Experimentos

   • Este módulo aborda conceitos fundamentais e práticos relacionados ao planejamento e à análise de experimentos, uma área essencial na estatística aplicada e em projetos de Data Science. O conteúdo é especialmente útil para quem busca entender como estruturar experimentos de forma rigorosa, garantindo a validade dos resultados e a interpretação correta das análises.

Como Usar

Cada diretório contém notebooks que podem ser executados individualmente para aprender e aplicar os conceitos abordados. É recomendável seguir a ordem dos módulos, especialmente para quem está começando na área de Data Science.

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Este repositório serve tanto como um guia de estudo quanto como referência para projetos futuros na área de Data Science e Machine Learning. Sinta-se à vontade para clonar, modificar e contribuir com melhorias.