Análise de Dados e Modelagem com Notebooks Jupyter

Bem-vindo ao nosso repositório! Aqui, hospedamos Notebooks Jupyter para análise de dados e modelagem. Este repositório é destinado a engenheiros, cientistas de dados e qualquer pessoa interessada em explorar dados, experimentar modelos e entender várias ferramentas de software no campo da ciência de dados.

Propósito

O propósito principal deste repositório é fornecer uma plataforma para:

• Realizar análise exploratória de dados (AED) em diversos conjuntos de dados.
• Desenvolver, testar e avaliar modelos de aprendizado de máquina.
• Explorar ferramentas de software e bibliotecas comumente usadas em fluxos de trabalho de ciência de dados.

Notebooks

Organizamos nossos notebooks em diferentes categorias para facilitar a navegação e compreensão. Aqui estão as principais categorias que você encontrará:

1. Análise Exploratória de Dados (AED): Notebooks nesta categoria focam em explorar conjuntos de dados, visualizar distribuições de dados, identificar padrões e obter insights sobre os dados subjacentes.

2. Desenvolvimento de Modelos: Esses notebooks são dedicados ao desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina. Experimentamos diferentes algoritmos, técnicas de engenharia de características e arquiteturas de modelos para alcançar o melhor desempenho preditivo.

3. Avaliação de Modelos: Após o desenvolvimento dos modelos, é essencial avaliar seu desempenho minuciosamente. Notebooks nesta categoria cobrem várias métricas de avaliação, técnicas de comparação de modelos e estratégias para melhorar o desempenho do modelo.

4. Ferramentas de Software: Nesta categoria, exploramos diferentes ferramentas de software e bibliotecas comumente usadas em projetos de ciência de dados. Isso inclui tutoriais, demonstrações e experimentos com ferramentas como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Pandas e mais.

Começando

Para começar a explorar nossos notebooks e ferramentas de software, siga estas etapas:

1. Clone o repositorio de infraestrutura.
2. Clone este repositório para sua máquina local usando git clone.

Contribuição

Aceitamos contribuições da comunidade! Se você tiver ideias, melhorias ou notebooks adicionais que gostaria de compartilhar, sinta-se à vontade para enviar uma solicitação de pull request. Juntos, podemos tornar este repositório um recurso valioso para cientistas de dados e engenheiros em todo o mundo.