Exercícios feitos com linguagem python, voltado para análise de dados, contemplando básico de data science, machine learn, deep learning, inteligência artificial.

Overview
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💻 Análise de dados com Python 💻

Conteúdo do repositório:


  1. Primeiro Capítulo:
    • Lógica de Programação
    • Importância da Análise de dados

  2. Segundo Capítulo:
    • Operadores Aritméticos
    • Váriaveis
    • Tipos de dados
    • Estrutura de dados
    • Recebimento e Tratamento de Dados

  3. Terceiro Capítulo:
    • Condições Simples
    • Condições Compostas
    • Laços de Repetição
    • Métodos
    • Funções

  4. Quarto Capítulo:
    • Tratamento de Arquivos
    • Módulos
    • Pacotes
    • Funções Built-In

  5. Quinto Capítulo:
    • Orientação a Objetos
    • Classes e Objetos
    • Conceitos

  6. Sexto Capítulo:
    • Banco de Dados
    • Estrutura do Banco
    • SQLite3
    • Linguagem SQL
    • Instruções INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE
    • SQLite3
    • MongoDB
    • Gráficos
    • Mini Projeto 01

  7. Sétimo Capítulo:
    • Desafio Geral

  8. Oitavo Capítulo:
    • Módulos de Análise de Dados
    • Numpy e Pandas
    • Matplotlib
    • Scipy
    • Scikit-Learn
    • Bokeh
    • StatsModels
    • Seaborn

  9. Nono Capítulo:
    • Introdução a Análise de Dados
    • Definindo Problema de Negócio
    • Preparação dos Dados
    • Exploração dos Dados
    • Criação do Modelo Preditivo
    • Automatização do Processo
    • Apresentação do Resultado
    • Mini Projeto 02

  10. Décimo Capítulo:
    • Introdução ao TensorFlow
    • Escalares, Vetores, Matrizes e Tensores
    • Modelo TensorFlow
    • Operações Matemáticas
    • Váriaveis
    • Mini Projeto 03

  11. Décimo Primeiro Capítulo:
    • Introdução a Machine Learn
    • Aprendizagem Supervisionada
    • Aprendizagem Não Supervisionada
    • Treinamento, Validação e Teste do Modelo
    • Modelos Preditivos
    • Cross Validation
    • Overfitting e Underfitting
    • Tratamento dos Dados para Modelos
    • Teste de Precisão
    • Criação do Modelo

  12. Décimo Segundo Capítulo:
    • Introdução Deep Learning
    • Redes Neurais
    • Funcionamento da Deep Learning prática
    • Convolutional Neural Networks
    • Mini Projeto 04

  13. Décimo Terceiro Capítulo:
    • Desenvolvimento WEB
    • Frameworks
    • Flask
    • Conceito de Rotas
    • Templates HTML, CSS e JS
    • Camadas de Apresentação

  14. Décimo Quarto Capítulo:
    • Introdução WEB Scraping
    • Conceitos Legais e Ilegais
    • WEB Scraping
    • WEB Crawling
    • Verificando Páginas com /robots.txt
    • Expressões Regulares
    • Filtrando Dados da Página
    • Convertendo Dados em Tabelas Pandas
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