REPOSITORY OVERVIEWLive repository statistics
★ 45Stars
⑂ 11Forks
◯ 0Open issues
◉ 45Watchers
50/100
OPENREPOHUB HEALTH SIGNALMixed signals
A transparent discovery signal based on current public GitHub metadata.
Recent activity35% weight
52 Community adoption25% weight
31 Maintenance state20% weight
100 License clarity10% weight
0 Project information10% weight
35 This score does not audit code, security, maintainers, documentation quality, or suitability. Verify the repository and its current documentation before adoption.
README preview
Projeto Mentoria Rescue
Esse projeto foi criado em Janeiro de 2023 com o intuito de auxiliar quem está começando na área de dados a ter um overview sobre algumas ferramentas da área de Engenharia de dados podem ser usadas para cada uma das partes do processo.
- Ingestão, pipeline básico e ferramentas
- Ferramentas de Data Plataform
- Ferramentas de tratamento dos dados
- Ferramentas de CI/CD e controle de versão como Github e Github Actions
- Ferramentas de visualização analitica.
Conteúdo de auxilio
Todo o material de auxílio para a execução desse projeto encontra-se no Wiki desse repositório, vai desde uma visão geral sobre o intuito e o que vamos fazer até a instalação dos pré requisitos pra cada etapa do processo.
Segue o link do Wiki: https://github.com/AnselmoBorges/projetorescue/wiki
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Selected from shared topics, language and repository description—not editorial ratings.
Este é o meu trabalho para o projeto 4 da disciplina de Métodos Computacionais em Física do IF-USP no primeiro semestre de 2018. O projeto consiste em simular o modelo de Ising para a magnetização de um material bidimensional com condições periódicas de contorno através do método de Monte Carlo. Este repositório contém os arquivos de código para a simulação, que são notebooks em Python 3 para o Jupyter (estou utilizando principalmente o JupyterLab), e os arquivos para o relatório em LaTeX (escritos através do Texmaker).
16/100 healthArchived
Jupyter NotebookMIT
⑂ 1 forks◯ 0 issuesUpdated Sep 20, 2025
Sistema de predição desenvolvido pela Semeando, utilizando machine learning para prever a dificuldade de alunos em responder perguntas de diferentes temas. Implementado em Jupyter Notebook, o projeto oferece simulação de dados, treinamento de modelos e visualizações detalhadas, ideal para personalização de processos educacionais.
27/100 healthActive repository
Jupyter NotebookNo license
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