J. Melo (JeffAirData)

JeffAirData

Geek Repo

Company:Government of Federal District - Brazil

Location:Brasília - DF

Twitter:@Jeff_Airplane

Github PK Tool:Github PK Tool

J. Melo's repositories

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ALURA_IA-Aplicada-a-Data-Science

Utilizando IA na construção de visualização de dados. Análise de vendas Zoop Megastore 2023.

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EV-Cars-EDA-With-SQL

O notebook é uma análise detalhada dos dados de veículos elétricos, focando em oferecer insights para especialistas em Data Science e contribuir para a discussão sobre sustentabilidade no transporte.

Language:Jupyter NotebookLicense:GPL-3.0Stargazers:0Issues:0Issues:0

FEA.dev_USP_Python

Curso de Python FEA.dev USP

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Kaggle-Colaboratory

Conectando kaggle com google.colab e Python

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DS-Market

O objetivo do projeto final do curso era sistematizar as informações de uma rede de supermercados estendidos em diversos estados dos E.U.A , cabendo a análise de dados a uma DS Sênior da rede, prevendo todo o conteúdo e alinhando-se à equipe de Marketing para aumentarem as vendas

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IMDB-Text_Classification_TensorFlow_Keras

Análise de sentimento Este notebook treina um modelo de análise de sentimento para classificar avaliações de filmes para um dataset do IMDB, como positivas ou negativas, com base no texto da avaliação. Este é um exemplo de classificação binária, ou de duas classes, um tipo de problema de aprendizado de máquina importante, com diversas aplicações.

Language:Jupyter NotebookStargazers:0Issues:0Issues:0

Naufragio_Titanic

O desafio de D.Sci. do Titanic é uma das competições mais conhecidas dos cientistas de dados, e é promovida pelo site kaggle.com. Tamanha popularidade desta competição fez com que ela fosse considerada como sendo um Hello, World! para o universo fantástico do Data Science.

Language:Jupyter NotebookStargazers:0Issues:0Issues:0

Energy-Load-Portugal-Temporal-Series

A temporal series is a set of data points collected over time. To describe a temporal series, several characteristics can be considered: Trend, Seasonality, Cyclical, Irregularity, Autocorrelation, Stationarity, Distribution.

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