Repositório de Projetos em Análises de Dados (buscando valor em dados!!!)

Análise de Crédito de Cliente usando ferramentas de análise e visualização de dados como: Power Bi, Excel, Power Point, Python, Jupyter Notebook, análise feita no período de 12 meses entre homens e mulheres de diferentes idades e escolaridades.

Nesse projeto é realizado uma análise exploratória sobre as principais empresas de capital aberto dos EUA que compõe o índice S&P500.

Heart Disease Key Indicators - Introdução à Ciência de Dados | UFPB

Dataset construido para análisar quais são os atributos mais comuns entre bons pagadores com Machine Learning

Limpeza, transformação e exploração de dados de e-commerce para responder a perguntas de negócio.

Previsão de vendas de uma empresa fictícia onde foi feita análise com ferramentas como Jupyter Notebook, Google Colab, Python e bibliotecas de Machine Learn como: regressão linear, arvore de decisão, scikit-learn

Analisar os Indicadores de Qualidade do Ensino Superior (ENADE 2021) entre as modalidade de ensino "EAD" e "Presencial" com base nos dados públicos oferecidos pelo portal gov.br. (Dashboard com Excel)

Limpeza, análise e exploração de dados sobre dataset de aplicativos presentes na PlayStore. O que os dados nos contam?

Análise RFM para segmentação de clientes.

Análise exploratória do desempenho acadêmico, bem como da situação acadêmica dos discentes matriculados nas disciplinas da UFPR.

Neste repositório encontram-se o Jupyter Notebook , o relatório PDF e o comando do desafio Semantix 2021 - Big Data Sciente.

Análise de Dados - Sessão da Tarde

Trilha Ciência de Dados Jr | Codigo Certo Coders

Análise exploratória de dados públicos do CEAPS (Cota para exercício de atividades parlamentares dos Senadores)

Varios Projetos de Engenharia de Dados usando principais ferramentas como: Airflow, Snowflake, dbt, Postrgres, Looker Studio, Power BI

Projeto desenvolvido no Módulo de Técnicas de Programa I(PY) pela Ada Tech

Estudo feito no final do módulo 3 (01/2021) do bootcamp Alura de data science aplicada

Análise exploratória dos dados do COVID-19 / de 22 de Janeiro de 2020 a 27 de Julho de 2020 em 188 países análise feita com as ferramentas como: jupyter Notebook, Google Colab, Excel, Power BI e bibliotecas: Pandas, Matplotlib, Numpy.

Análise de Dados de Empresa de Telecomunicações / Problematização / Desafio e conclusões tiradas das análises feitas.