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brunoatrindade / repository
Projetos reais de Análise de Dados com Jupyter Notebook, Python, Pandas, Matplotlib / Seaborn.
Este repositório reúne 3 projetos desenvolvidos durante o curso de Análise de Dados da TripleTen Brasil, aplicando técnicas práticas de Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn em Jupyter Notebook.
Cada um dos três projetos dessa pasta reflete etapas reais de um processo analítico, desde a preparação, limpeza e manipulação dos dados até a exploração e apresentação dos resultados.
Nessa pasta do meu portfólio meu foco é demonstrar domínio nas etapas essenciais da análise de dados, nesses projetos eu faço a prepararação do dados, a exploração e a comunicação de insights. Trabalho desde a leitura e limpeza avançada dos dados (tratando ausências, duplicatas e filtragens estratégicas) até a criação de novas variáveis, combinações entre tabelas e visualizações que apoiam decisões de negócio. Cada projeto aplica esse ciclo completo para resolver problemas reais, incluindo análises aprofundadas em grandes bases, como o dataset do Instacart no Projeto 3, sempre com clareza, rigor e visão prática.
| Projeto | Descrição | Tecnologias |
|---|---|---|
| Projeto 1 – Preparação de Dados | Limpeza e formatação de dados para análises futuras. | Python, Pandas |
| Projeto 2 – Análise de Hipóteses (Streaming) | Testes de hipóteses sobre comportamento de usuários em uma plataforma de streaming. | Python, Pandas, SciPy |
| Projeto 3 – Otimização Operacional em Plataforma de Delivery | Análise exploratória de dados de um aplicativo de entregas de supermercado. | Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn |
Demonstrar habilidades práticas de análise de dados, comunicação de resultados e documentação de projetos.
Cada notebook foi desenvolvido com foco em clareza, replicabilidade e aprendizado aplicado ao mercado.
Esses foram os três primeiros projetos desenvolvidos por mim para a TripleTen Brasil.
Selected from shared topics, language and repository description—not editorial ratings.
CarlosBFN /
Este projeto contém projetos de dashboards em Power BI que fiz para análise e apresentação de dados de empresas reais. Cada projeto contém bases diferentes e tratamentos variados, fazendo uso de Google Colab, Jupyter Notebook, Excel ou Google Sheets.
adriacode /
Projeto de análise dos lucros das plantações do jogo Stardew Valley, utilizando dados reais para identificar as culturas mais rentáveis, tempos de crescimento e retorno por dia. Desenvolvido com Python, Pandas e visualizações em Jupyter Notebook.
LanaMorgado /
Este projeto foi criado para estudo de análise e exploração de dados reais, usando como ambiente o Jupyter notebook e como linguagem o Python e suas bibliotecas (Pandas, Matplotlib, Numpy).
LanaMorgado /
Como continuação da fase 1, este projeto foi criado para estudo de vizualização de dados reais, usando como ambiente o Jupyter notebook e como linguagem o Python e suas bibliotecas (Pandas, Matplotlib, Numpy, Seaborn).
JhonnyMOliveira /
🚀 Desafio #7DaysOfCode da Alura | Projeto de análise de dados com Python e Pandas utilizando dados reais da UFRN. Durante sete dias, cada desafio foi documentado e resolvido em um Jupyter Notebook, com foco em coleta, limpeza, organização e análise de dados.
andrecamposmac /
Este notebook Jupyter apresenta uma análise completa de detecção de fraudes em transações de cartão de crédito utilizando o dataset clássico do Kaggle (284.807 transações com 0,17% de fraudes). O projeto compara quatro algoritmos de machine learning com foco em métricas operacionais relevantes para cenários reais de negócio.