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jvataidee / repository
Este repositório é dedicado ao curso "Aprenda GeoAI" de João Ataíde. O material do curso, incluindo notebooks Jupyter, está disponível neste repositório.
This repository is dedicated to course "Aprenda GeoAI". The course material, including Jupyter notebooks, is available in this repository.
You can access the course at Aprenda GeoAI
The repository contains Jupyter notebooks related to the course, including:
Selected from shared topics, language and repository description—not editorial ratings.
accardoso /
Este repositório contém os Jupyter Notebooks que utilizei para ministrar e como material de consulta para os participantes do Minicurso Construindo Classificadores.
gcaccaos /
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).
lvgalvao /
Um guia prático sobre como transformar seus notebooks Jupyter em aplicativos web interativos usando Streamlit. Destinado a cientistas de dados e entusiastas de Python, este repositório oferece um passo a passo para levar suas análises e visualizações para a web
Carolina-Silva /
Este repositório foi criado como um material introdutório para apoiar o aprendizado e a formação de pessoas que estão começando na área de dados e programação utilizando Python e Jupyter Notebooks.
marcosmorais94 /
Este repositório contém todos os códigos realizados durante a formação Inteligência Artificial na Data Science Academy. Os códigos foram feitos em Python através do Jupyter Notebook e contém comentários detalhados sobre o passo a passo para uma análise preditiva com Deep Learning.
DaviLeand /
Este repositório apresenta um projeto completo de Data Science aplicado à detecção de fraudes financeiras, desenvolvido inteiramente em Python, utilizando Jupyter Notebook e seguindo boas práticas de organização, versionamento e modelagem.