Thais Garcia's repositories
chatterbot-flask
Criação de um chatbot utilizando a biblioteca ChatterBot e o framework Flask.
pytorch-image-definition
Criação de um modelo de Inteligência Artificial capaz de prever se uma imagem pertence a uma das seguintes classes: camiseta/top, calça, pulôver, vestido, casaco, sandália, camisa, tênis, bolsa ou bota de cano curto.
analise-exploratoria
Respondendo 10 perguntas de negócio a partir de um dataset sobre uma rede de varejo que comercializa diversos produtos em diversas cidades dos EUA.
analise-score-clientes
O projeto visa analisar o score de clientes de um banco com base em uma grande base de dados. O objetivo é prever se um cliente terá uma boa pontuação de crédito ou não, para tomar decisões como empréstimos e concessão de crédito.
dio-lab-open-source
Repositório do lab Contribuindo em um Projeto Open Source no GitHub da Digital Innovation One.
caixeiro-viajante
Este projeto foi desenvolvido como parte da disciplina de Estrutura de Dados na faculdade. Ele combina automação web com algoritmos de otimização de rotas para resolver o problema do caixeiro viajante, utilizando Python, Selenium e Google Maps.
dados-spotify
Visualização de dados com a biblioteca "seaborn".
dashboard-covid19
Dashboard produzido com informações abrangentes e atualizadas sobre a distribuição e administração de doses de vacinas contra a COVID-19 nos Estados Unidos.
deep-learning-image-definition
Construção de um modelo de Inteligência Artificial capaz de classificar imagens, considerando 10 categorias ('airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck').
music-analysis
Análise e visualização de dados de uma Playlist do Spotify.
relatorio-vendas
Relatório produzido no Power BI Desktop com a base de dados "Financial Sample" disponibilizada pela própria Microsoft.
scikit-learn
Utilizei aprendizado supervisionado, mais especificamente regressão linear, para prever salários com base no tempo dedicado aos estudos mensais. O modelo treinado estabeleceu uma relação matemática entre salário e horas de estudo, ajustando parâmetros durante o treinamento.
series-temporais
As séries temporais são usadas para analisar tendências, padrões e sazonalidades nos dados ao longo do tempo, bem como para prever eventos futuros com base nos dados históricos. Para a análise de série temporal deste DataFrame utilizei a técnica de Suavização Exponencial com o modelo SimpleExpSmoothing.
statistical-analysis
O Statsmodels é uma biblioteca em Python dedicada à estimação e teste de modelos estatísticos. Ele fornece ferramentas para realizar análises estatísticas detalhadas, como regressão linear, modelos de séries temporais, análise de variância e testes estatísticos.