Formação Analista de Dados 4.0 - Data Science Academy [DSA-Projetos-Python]
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Estou cursando a Formação Analista de Dados 4.0 pela Data Science Academy, com quase 50% concluído. Este programa abrange uma ampla gama de habilidades essenciais para o trabalho com dados, desde conceitos fundamentais até práticas avançadas de análise e modelagem. Entre os tópicos abordados estão a manipulação de grandes volumes de dados, visualização, estatística, aprendizado de máquina e storytelling com dados. Utilizando ferramentas como Python, SQL e bibliotecas específicas para Data Science, desenvolvo projetos práticos que já estão disponíveis no meu GitHub. Com cada módulo, aprimoro minha capacidade de extrair insights valiosos de dados para tomada de decisões informadas. Este curso, aliado aos projetos que venho desenvolvendo, reforça meu compromisso com a excelência e inovação no universo da análise de dados.
Projeto 1: Análise de Dados de Pacientes com Diabetes
Projeto 1: Análise de Dados de Pacientes com Diabetes
Finalizei o primeiro projeto do curso de Projetos de Análise de Dados com Linguagem Python pela DSA. Trabalhei com um conjunto de dados de pacientes diagnosticados com diabetes, filtrando por aqueles com mais de 50 anos. Adicionei uma coluna categorizando o IMC dos pacientes como normal (IMC < 30) ou obeso (IMC ≥ 30). Após a manipulação, exportei os dados para um arquivo CSV. O projeto utilizou Banco de Dados, Python e SQL para transformar e analisar os dados. Um destaque especial vai para a simplicidade e clareza das explicações do professor Daniel, que tornaram o processo muito mais fluido e didático.
Para atualizações do curso em andamento e outros projetos que irei publicar, confira meu GitHub:
https://github.com/eversonbarros1986/DSA-Projeto1-Python
Projeto 2: Técnicas de Pré-processamento para Analise de Dados
Projeto 2: Técnicas de Pré-processamento para Analise de Dados
Acabei de finalizar o segundo projeto do curso de Projetos de Análise de Dados com Linguagem Python pela Data Science Academy! 🚀
O projeto, intitulado Técnicas de Pré-processamento para Análise de Dados, utilizou um dataset fictício com dados de funcionários de uma empresa. Após a aplicação de um teste psicotécnico, foram coletadas informações sobre idade, gênero, escolaridade e salário. O desafio foi pré-processar os dados, identificando e resolvendo problemas comuns para permitir uma análise eficiente.
Aprender algumas medidas estatísticas não é fácil, mas com o tempo, tudo se ajusta com a prática! Embora os dados sejam fictícios, as variáveis são representativas de um cenário real de negócios. 💼
Para atualizações do curso em andamento e outros projetos que irei publicar, confira meu GitHub:
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