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Conteúdo do grupo de estudo de Data Science

Grupo de estudos de Data Science - Xerpa

1. Fundamentos Python

Operações Matemáticas, Conversões de Números, Funções Built-in, Variáveis e Operadores, Strings, Listas, Dicionários, Tuplas, Resumo e Exercícios.

2. Funções, Condições, Módulos

If - Elif - Else, Loop For, Loop While, Range, Métodos, Funções, Lambda e Exercícios.

3. Arquivos, Modulos, Pacotes, Map etc

Arquivos, Modulos/Pacotes, Datetime, Map, Reduce, Filter, List Comprehensions, Zip, Enumerate, Erros e Exceções, e Exercícios.

4. Numpy e Pandas

Numpy: Arrays, Funções, Matrizes, Estatistica e Exercicios.

Pandas: Series, DataFrames e Exercicios.

5. EDA - Exploration Data Analysis I

Entendimento dos dados disponíveis, como tratá-los e início de conversões e limpeza dos dados.

6. EDA - Exploration Data Analysis II

Continuação da conversão de datas e segmentação de campos.

7. EDA - Exploration Data Analysis III

Continuação de alguns tratamentos:

• tratar texto
• aplicar encoding
  • label
  • hot enconding
• Tratamentos de variáveis numéricas
• Fazer histograma - verificar outliers boxplot, pois a regressão linear é sensível à outliers

X. Modelos de Machine Learning

X. Desafio Kaggle