Neste repositório, encontram-se os datasets e notebooks Python usados durante o curso.
- Metodologia
- Introdução ao data science - RoadMap
- Metodologia
- Motivações, estado da arte
- Python para data science
- Environment set-up (Colab) Interface colab/github
- Introdução ao Python
- Jupyter tutorial
- Numpy
- Pandas
- Introdução a estatística e análise de dados
- Introdução
- Medidas de tendencia Central
- Estimativas de variabilidade
- Distribuição de Dados
- Correlação
- Exploratory data analysis (EDA)
- Data visualization & Storytelling
- Missing value analysis
- Feature importance
- Outlier detection analysis
- Introdução ao Aprendizado de Máquina
- Supervised vs Unsupervised Learning
- Tipos de técnicas de aprendizado (SVM, KNN, DT, LR...)
- Problema de classificação
- Model Evaluation: Métricas, Overfitting & Underfitting
- Propondo uma solução para um problema real
- Data preparation
- Model fitting
- Evaluation and Visualization
- Noções de deployment para empresas