Data Science do Zero: Primeiras Regras com Python

Bem-vindo ao repositório com as anotações e implementações práticas do livro Data Science do Zero: Primeiras Regras com Python de Joel Grus. Este projeto é organizado por capítulos e utiliza Jupyter Notebook para apresentar o código com comentários explicativos.

📚 Sumário

O repositório segue a estrutura do livro, abordando os seguintes tópicos:

1. Introdução
2. Curso Relâmpago de Python
3. Visualizando Dados
4. Álgebra Linear
5. Estatística
6. Probabilidade
7. Hipótese e Inferência
8. Gradiente Descendente
9. Obtendo Dados
10. Trabalhando com Dados
11. Aprendizado de Máquina
12. K-Vizinhos Mais Próximos
13. Naive Bayes
14. Regressão Linear Simples
15. Regressão Múltipla
16. Regressão Logística
17. Árvores de Decisão
18. Redes Neurais
19. Agrupamento
20. Processamento de Linguagem Natural
21. Análise de Rede
22. Sistemas Recomendadores
23. Bases de Dados e SQL
24. MapReduce
25. Vá em Frente e Pratique Data Science

🗂️ Estrutura do Projeto

Cada capítulo está organizado em uma pasta correspondente:

🎯 Objetivo

• Aprender os fundamentos da Ciência de Dados.
• Praticar implementações em Python.
• Criar um repositório de referência para futuros estudos.

🤝 Contribuições

Se você encontrou erros ou deseja adicionar melhorias, sinta-se à vontade para abrir uma issue ou enviar um pull request. Sua ajuda é muito bem-vinda!

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Este repositório é baseado no livro Data Science do Zero e tem como finalidade única o aprendizado. Todo o conteúdo teórico pertence ao autor Joel Grus.