Gioomoraes /
analise-dados-2
Projeto acadêmico de análise de dados utilizando Python, Pandas e Jupyter Notebook
49/100 healthActive repository
Jupyter NotebookNo license
⑂ 0 forks◯ 0 issuesUpdated May 15, 2026
Loading repository data…
Loading repository data…
GutierreOliveira91 / repository
Projeto acadêmico em Python com Pandas no Google Colab. Inclui leitura de dados CSV do GitHub, exploração inicial, limpeza (nulos, duplicados, colunas irrelevantes), geração de gráficos simples com Matplotlib e exportação de dataset limpo em CSV para uso futuro.
A transparent discovery signal based on current public GitHub metadata.
This score does not audit code, security, maintainers, documentation quality, or suitability. Verify the repository and its current documentation before adoption.
Este repositório contém um projeto acadêmico desenvolvido em Google Colab utilizando a biblioteca Pandas para análise e tratamento de dados.
Primeira etapa (atual):
Leitura da base de dados hospedada no GitHub, exploração inicial das informações e início da limpeza dos dados.
Segunda etapa (a ser realizada):
(...)
Terceira etapa (a ser realizada):
(...)
notebook.ipynb → Notebook principal com o código do projeto.dados_limpos.csv → Arquivo CSV gerado após a limpeza dos dados.Selected from shared topics, language and repository description—not editorial ratings.
Gioomoraes /
Projeto acadêmico de análise de dados utilizando Python, Pandas e Jupyter Notebook
49/100 healthjessycarm /
Projeto de análise de desempenho acadêmico utilizando Python, Jupyter Notebook e Power BI.
42/100 healthPadawanXXVI /
Projeto acadêmico de aprendizado de máquina supervisionado para detecção de fraudes em transações financeiras, utilizando Jupyter Notebooks e algoritmos de classificação.
/100 healthespgedu /
Análise de dados públicos de Chicago com foco em censo, criminalidade e escolas, realizado como projeto acadêmico do curso "Databases and SQL for Data Science with Python" da IBM. O projeto visa identificar padrões e correlações usando SQL, Python e Jupyter Notebook.
44/100 healthIris-Silveira /
Este projeto foi desenvolvido utilizando o Jupyter Notebook busca investigar se o tipo de escola (exclusiva para meninas, exclusiva para meninos ou mista) tem alguma influência significativa no desempenho acadêmico dos alunos, medido através de uma nota normalizada em um exame específico.
27/100 health