🎉 Bem-vindo ao meu repositório de estudos e práticas do curso de Data Science oferecido pela Universidade de Michigan através da plataforma Coursera.
Este repositório contém todos os meus aprendizados, exercícios, práticas, projetos e treinamentos realizados ao longo do curso de Data Science. Aqui, você encontrará códigos, análises e manipulações de dados que desenvolvi para consolidar os conceitos apresentados durante as aulas.
O objetivo principal deste repositório é servir como um diário de aprendizado e um portfólio de habilidades, onde exploro desde os fundamentos básicos até técnicas avançadas de análise e manipulação de dados.
- 🔍 Exercícios práticos: desafios e tarefas para fixação dos conceitos.
- 🐼 Manipulação de dados: uso intensivo da biblioteca
pandaspara limpeza, transformação e análise. - 📊 Visualizações: gráficos e representações visuais para melhor entendimento dos dados.
- 📈 Projetos de análise: pequenos projetos aplicados para simular cenários reais de Data Science.
- 🗒️ Documentação e anotações: resumos dos principais tópicos e conceitos abordados durante o curso.
- 🐍 Python 3.x
- 🐼 Pandas
- 🔢 NumPy
- 📉 Matplotlib / Seaborn
- 📓 Jupyter Notebooks
- 📦 Outros pacotes relevantes para análise e visualização de dados
Este curso de Data Science pela Universidade de Michigan, disponível na plataforma Coursera, é uma excelente introdução ao universo da Ciência de Dados, abordando desde a coleta e limpeza de dados até a análise estatística e visualização.
Se você tiver alguma dúvida ou quiser trocar ideias sobre Data Science, fique à vontade para me contatar:
✉️ Email: kauekaue960@gmail.com 🔗 LinkedIn: www.linkedin.com/in/kauê-costa-souza-5a510523b
🙏 Obrigado por visitar meu repositório! Espero que este material seja útil para quem está começando ou deseja aprimorar suas habilidades em Data Science.