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📔 My Data Science Notebooks

Pós Graduação em Ciência de Dados Aplicada

Table of contents

  1. Programação em Python
  2. Análise e Visualização de Dados
  3. Estatística e Aplicações
  4. Análise e Visualização de Dados
  5. Banco de Dados Relacionais e Não Relacionais
  6. Aprendizado de Máquina I
  7. Processamento de Linguagem Natural
  8. Aprendizado de Máquina II
  9. Análise e Classificação de Imagens
  10. Sistemas de Recomendação
  11. Big Data & Processamento Distribuído

⭐ Python in one Page

Programação em Python

🛠️ Ferramentas: Python, Jupyter Notebook, NumPy, Matplotlib e Pandas

Análise e Visualização de Dados

🛠️ Ferramentas: Python, Jupyter Notebook, Pandas, Matplotlib, Seaborn e Bokeh

Estatística e Aplicações

🛠️ Ferramentas: Python, Jupyter Notebook, Pandas, Matplotlib

Banco de Dados Relacionais e Não Relacionais

🛠️ Ferramentas: MariaDB, MongoDB, Cassandra

  • SQL - Criação de tabelas e consultas em MariaDb/MySQL
  • NoSQL MongoDB - Criação das tabelas e consultas
  • NoSQL Cassandra - Criação das tabelas e consultas

Aprendizado de Máquina I

🛠️ Ferramentas: Python, Anaconda, Sklearn

Supervisionado

Não Supervisionado

Projetos

Processamento de Linguagem Natural

🛠️ Ferramentas: Python, NLTK, Goose

Aprendizado de Máquina II

🛠️ Ferramentas: Tensorflow, Keras

Análise e Classificação de Imagens

Sistemas de Recomendação

Big Data & Processamento Distribuído

Outros notebooks

Releases

No releases published

Packages

No packages published