Este é o repositório de projetos de Data Science da Universidade Federal de Alagoas (UFAL). Aqui, você encontrará recursos e materiais relacionados ao estudo de ciência de dados e análise de dados. O projeto visa oferecer suporte ao aprendizado e à pesquisa em ciência de dados para estudantes e pesquisadores da UFAL.
Este repositório está organizado da seguinte maneira:
- Notebooks: Esta pasta contém Jupyter Notebooks com exemplos práticos, tutoriais e projetos relacionados à ciência de dados.
- Datasets: Aqui você encontrará conjuntos de dados que podem ser usados para fins de treinamento e prática em análise de dados.
- Documentação: Documentação relevante sobre o projeto, incluindo guias de instalação e uso de ferramentas específicas, está disponível nesta pasta.
Para aproveitar os recursos deste repositório, é útil ter um ambiente Python configurado com as bibliotecas comuns de ciência de dados, como NumPy, pandas, Matplotlib e Scikit-Learn. Você também pode precisar de um ambiente Jupyter Notebook para executar os notebooks fornecidos.
Este projeto é aberto a contribuições. Se você é um estudante ou pesquisador da UFAL interessado em contribuir para o desenvolvimento deste repositório, sinta-se à vontade para criar problemas (issues) ou enviar solicitações de pull (pull requests) com melhorias, correções de erros ou novos conteúdos.
Este projeto é licenciado sob a Licença MIT.