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Primary LanguageJupyter Notebook

Apresentação PyCommunites Experience

Nesse repositório estarão disponíveis alguns notebooks de estudo apresentados no dia 26/01/2019 na PyCommunities Experience e que estão disponibilizados para utilização livre em estudos e práticas.

Se possível só cite meu nome e o github por favor se for utilizar em projetos pessoais, apresentações e etc, já ajuda bastante, mas pode usar à vontade!

Esses notebooks foram inspirados nas aulas do curso Data Science do Zero, do Mineirando Dados - Repositório aqui e no curso Python Fundamentos, do Data Science Academy - Repositório aqui.

Para rodar esses scripts, basta instalar o Anaconda, assim o Jupyter Notebook já virá instalado e você só precisa baixar os notebooks e executar o comando jupyter notebook na pasta em que os arquivos estiverem salvos:

Como executar os notebooks

No Linux:

Acesse o terminal, navegue até sua instalação do Anaconda e execute o comando jupyter notebook:

$ cd anaconda3/bin $ ./jupyter notebook diretório-dos-arquivos

No Windows:

Acesse o prompt de comando do Anaconda (Anaconda Prompt) através do menu Iniciar, localizando pelo nome do programa e insira o seguinte comando no prompt:

$ jupyter notebook diretório-dos-arquivos

Ordem sugerida para o estudo dos arquivos

1 - Strings
2 - Python Básico - Condicional e Estruturas de Repetição
3 - Estrutura de Dados - Lista
4 - Estrutura de Dados - Tupla
5 - Estrutura de Dados - Dicionário
6 - Análise Exploratória
7 - Tratamento de Dados - Detecção de Anomalias
8 - Tratamento de Dados - Normalização de Dados
9 - Pré-Processamento de Dados - Discretização
10 - Machine Learning - Regressão Linear
11 - Machine Learning - RandomForest para Prever a nota do Enem