📊 Data Science Estudos — Notebooks & Análises

Repositório com notebooks e scripts de Ciência de Dados: EDA, estatística, visualização.
Conteúdo comentado em português e organizado para reprodutibilidade.

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📚 Conteúdo do curso concluído (Udemy)

Curso: Bootcamp PYTHON e Inteligência Artificial: Do Zero ao Expert - parte de Ciência de Dados ✅

• Fundamentos & Ambiente

  • Objetivo do curso, o que é Data Science, rotina do Engenheiro de DS
  • Onde conseguir datasets (ex.: Kaggle)

• Pandas (leitura, transformação e exportação)

  • Abrindo arquivos com pandas (CSV/Excel/…)
  • Lendo dados, loc, sort_values
  • Adicionando colunas, modificando dados
  • Filtrando com condições e com Regex + Conditions
  • groupby para agregações
  • Exportando dados (CSV/Excel)

• NumPy (arrays)

  • Introdução ao NumPy
  • Criando arrays 1D/2D/3D
  • Somando arrays
  • Selecionando itens (slice/indexing)

• Matplotlib (visualização)

  • O que é Matplotlib · Documentação
  • Importando dataset e criando o primeiro gráfico
  • Legenda e ticks · formatando labels e cores
  • Loop (for) para múltiplas séries
  • Salvando o gráfico (figura)

Esses tópicos guiam os notebooks deste repositório.

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🖼️ Exemplo de gráfico

_{Figura gerada nos notebooks de visualização.}

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📂 Estrutura do repositório

data_science_estudos/
├─ notebooks/ # exercícios / análises (ipynb)
├─ data/ # dataframes (raw/processed)
├─ img/ # figuras exportadas pelos notebooks
├─ requirements.txt
└─ README.md

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▶️ Como executar

git clone https://github.com/MiguelReisM/data_science_estudos.git
cd data_science_estudos

python -m venv .venv
# Windows
.\.venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source .venv/bin/activate

pip install -r requirements.txt

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👨‍💻 Autor

• Miguel Reis Milan Lopes