Nesse repositório estão os materiais referentes ao nosso curso de Introdução à Data Science com Python disponível no nosso canal do Youtube.
| Aula | Conteúdo | Material | Exercícios |
|---|---|---|---|
| Introdução | Introdução ao curso e fundamentos teóricos de ciência de dados | slides | |
| Jupyter Notebooks | Explicação de Jupyter Notebooks e Google Colab | ||
| Python I | Variáveis, operações, listas e tuplas | notebook | prática |
| Python II | Estruturas condicionais, repetição, dicionários, funções e bibliotecas | ||
| NumPy I | Entendendo e gerando np.arrays | notebook | prática |
| NumPy II | Operações matemáticas e funções em arrays | ||
| NumPy III | Indexação de arrays e teste de velocidade | ||
| Pandas I | Introdução ao conceito de DataFrame | notebook | |
| Pandas II | Indexação de dados presentes em um DataFrame | ||
| Pandas III | Manipulação e transformação dos dados de um DataFrame | ||
| Matplotlib | Geração e personalização de gráficos em Python | notebook | |
| Machine Learning | Introdução teórica aos conceitos fundamentais do ML | slides | |
| kNN | Explicação do algoritmo k-Nearest Neighbors | slides | |
| Scikit-learn I | Encoding e normalização de dados para tarefa de aprendizado | notebook | |
| Scikit-learn II | Treinamento de um classificador kNN e avaliação do mesmo |