Meus Primeiros Passos em Análise de Dados com Python

Este repositório tem como finalidade documentar cada etapa do meu aprendizado em análise de dados utilizando Python. Aqui, vou descrever os conceitos, técnicas e ferramentas que estou aprendendo ao longo do curso, além de compartilhar exemplos práticos e projetos que desenvolvo.

📌 Módulos do Curso

1️⃣ Introdução ao Python para Análise de Dados

• Por que Python?: Entendendo as vantagens de usar Python para análise de dados.
• Instalação e Configuração: Configurando o ambiente de desenvolvimento, incluindo a instalação de bibliotecas essenciais como pandas e numpy.
• Primeiros Passos: Familiarização com a sintaxe básica do Python e estruturas de dados fundamentais.

---

2️⃣ Manipulação de Dados com pandas

• Introdução ao pandas: Entendendo o que é um DataFrame e como ele é utilizado para manipular dados tabulares.
• Leitura e Escrita de Dados: Como carregar dados de arquivos CSV, Excel e outras fontes, e salvar os resultados.
• Seleção e Filtragem: Acessando e filtrando dados específicos dentro de um DataFrame.
• Limpeza de Dados: Técnicas para lidar com valores faltantes, duplicatas e inconsistências nos dados.

---

3️⃣ Análise de Dados com numpy

• Introdução ao numpy: Entendendo o que são arrays e como eles são usados para operações numéricas eficientes.
• Operações Básicas: Realizando operações matemáticas e estatísticas básicas com arrays.
• Indexação e Slicing: Acessando e manipulando subconjuntos de dados dentro de arrays.

---

4️⃣ Visualização de Dados com matplotlib e seaborn

• Introdução à Visualização: Importância da visualização de dados para a análise.
• Gráficos Básicos: Criando gráficos de linha, barras, dispersão e histogramas com matplotlib.
• Gráficos Avançados: Utilizando seaborn para criar visualizações mais complexas e informativas.

---

5️⃣ Análise Exploratória de Dados (EDA)

• Entendendo o Dataset: Analisando a estrutura e o conteúdo do dataset.
• Estatísticas Descritivas: Calculando médias, medianas, desvios padrão e outras métricas estatísticas.
• Identificando Tendências e Padrões: Utilizando gráficos e técnicas estatísticas para identificar tendências e padrões nos dados.

---

6️⃣ Introdução ao Machine Learning

• Conceitos Básicos: Entendendo o que é machine learning e suas principais categorias (supervisionado, não supervisionado).
• Pré-processamento de Dados: Preparando os dados para modelos de machine learning, incluindo normalização e codificação de variáveis categóricas.
• Modelos Simples: Implementando e avaliando modelos simples de regressão e classificação.

---

📂 Estrutura do Repositório

📁 Módulos: Cada módulo do curso terá uma pasta dedicada, contendo notebooks Jupyter com exemplos práticos e explicações detalhadas.

📁 Projetos: Projetos desenvolvidos ao longo do curso, aplicando os conceitos aprendidos em datasets reais.

📁 Recursos: Links para artigos, tutoriais e documentação útil para aprofundar o conhecimento.

---

🎯 Conclusão

Este repositório é um reflexo da minha jornada de aprendizado em análise de dados com Python. Através dele, espero não apenas consolidar meu conhecimento, mas também contribuir para a comunidade compartilhando exemplos práticos e insights valiosos.

Sinta-se à vontade para explorar, clonar e contribuir para este repositório! 🚀