Neste espaço reservo meus projetos pessoais e didáticos de ciência de dados.
O primeiro projeto é de WebScraping de dados da NBA na temporada 2000 a 2022 utilizando Python com a biblioteca BeautifulSoup, fazendo o processo de ETL. Também foi feita uma Análise Exploratória dos Dados da temporada 2000, utilizando Seaborn, Pandas e preparando os dados, renomeando e excluindo as colunas.
Alguns dos notebooks das aulas de Machine Learning, análises e limpeza de dados de conjuntos de dados diferentes, como Bike Buyers (KAGGLE); O script Logistic_Regression_Social_Network_ADS.ipynb - Jupyter notebook com algoritmo de machine learning (Logistic Regression), usando a biblioteca Python, Scikit-learn, com os dados do conjunto de dados 'Social_Network_Ads.csv' prevendo futuros compradores de SUV;