Este repositório faz parte da minha sequência de estudos de Data Science e análise exploratória de dados (EDA). Como guia nesta trajetória, o curso Data Science: explorando e analisando dados da Alura foi tomado como base.
No primeiro capítulo foi introduzidos os Jupyter Notebooks, Pandas e Seaborn. Ademais, conceitos como data frames, média, mediana, desvio padrão e exibição de gráficos foram abordados.
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No segundo capítulo, a análise das amostras de dados foi aprofundada via gráficos utilizando as bibliotecas Matplotlib e Seaborn.
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No terceiro capítulo foram abordadas diferenças dos tipos de dados em uma amostra, bem como seus impactos na análise de dados.
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No quarto capítulo o foco foi na visualização das informações via gráficos, levando em conta as informações neles contidas suas diferentes formas de exibição.
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No quinto capítulo, aspectos de estilização de gráficos foram estudados a fim de melhorar sua aparência e contribuir para o entendimento das informações.
Clique aqui para acessar o caderno do capítulo 5.
No sexto capítulo foi realizada uma recapitulação do curso, focando em como extrair, compreender e exibir informações de forma adequada.
Clique aqui para acessar o caderno do capítulo 6.