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Repositório com notebooks voltados à práticas de limpeza de dados. Inclui comparações entre modelos de machine learning, análise exploratória, visualizações e preparação de dados com Python.

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Alana-Sales/Data_Science

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Ciência de Dados

  • Bank_Churn.ipynb
    Análise exploratória aplicada ao tema de evasão de clientes (churn). Contém práticas de visualização, estatística descritiva e análise multivariada.

  • 04_limpeza_de_dados_2025_2.ipynb
    Exercícios e exemplos focados em limpeza de dados: tratamento de valores ausentes, formatação, padronização e transformação de variáveis.

  • Análise Comparativa de Modelos Churn Prediction.ipynb Comparação entre diferentes modelos de machine learning para prever churn, com foco em: Preparação e balanceamento dos dados; Treinamento de modelos supervisionados; Avaliação de desempenho (acurácia, F1-score, matriz de confusão)


Tecnologias utilizadas

  • Python 3.10+
  • Jupyter Notebook
  • pandas
  • matplotlib
  • seaborn

About

Repositório com notebooks voltados à práticas de limpeza de dados. Inclui comparações entre modelos de machine learning, análise exploratória, visualizações e preparação de dados com Python.

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