Projetos de Python e Data Science

Este repositório reúne diversos projetos e estudos realizados em Python, com foco em Data Science, visualização de dados, e boas práticas de programação. Os projetos aqui desenvolvidos foram baseados em cursos e materiais de plataformas como Data Science Academy (DSA), Alura e Findocs.

Projetos

1. Cálculo de um Paralelogramo

Este projeto visa implementar uma função em Python para calcular a área de um paralelogramo, explorando conceitos geométricos básicos e o uso de funções.

2. Data Science Python

Projeto focado em práticas de Data Science usando Python, abordando desde a manipulação de dados até a criação de modelos preditivos.

3. DataFrame Stocks

Neste projeto, é feita a análise de dados financeiros utilizando pandas para criar DataFrames, permitindo a manipulação e visualização de informações sobre ações e outros ativos financeiros.

4. Gráficos

Projeto dedicado à criação de diferentes tipos de gráficos utilizando bibliotecas como matplotlib e seaborn, com exemplos práticos de visualização de dados.

5. Iniciante em Python

Conjunto de exercícios e projetos voltados para quem está começando a programar em Python, abordando desde a sintaxe básica até conceitos fundamentais de programação.

6. Aprendendo mais sobre Python com TDD

Este projeto explora o desenvolvimento de software em Python utilizando Test-Driven Development (TDD), uma metodologia que prioriza a criação de testes antes da implementação do código.

7. Matplotlib Data Science Academy

Projeto focado na criação de visualizações avançadas de dados usando matplotlib, baseado nos cursos da Data Science Academy (DSA).

Cursos e Plataformas Utilizadas

• Data Science Academy (DSA): Plataforma que oferece uma vasta gama de cursos voltados para Data Science, com foco em Python, estatística e visualização de dados.
• Findocs: Plataforma de aprendizado com foco em finanças e programação para análise de dados.
• Alura: Plataforma de ensino que oferece cursos variados, incluindo tópicos de programação, Data Science e visualização de dados.

Como Contribuir

Sinta-se à vontade para clonar este repositório, sugerir melhorias, adicionar exemplos ou fazer perguntas. Qualquer feedback é bem-vindo!