Aqui estão presentes projetos nos quais o foco são a exploração e visualização dos dados, apesar a de serem aplicados algoritmos para predição.
Problema que envolve a compra de casas por imobiliária, visando o lucro entre a compra e revenda. Ou seja, o problema consiste em avaliar as características das casas no banco de dados para fazer a melhor avaliaçao possivel, dando confiança à imobiliária para adquerir o imóvel.
Envolve a análise de possíveis inadimplentes de empréstimos feitos. Avaliando características dos solicitantes como pontuação de crédito, consultas financeiras entre outras, fazendo com que sejam melhor aprovados os empréstimos.
O tesouro nacional é relacionado a dois tipos de estudo. O primeiro é relacionado à união de tabelas, que não havia realizado até então. A outra relaciona a visualização de séries temporais e fazer chamada de código .py para visualização.
Há mais README.md nas pastas dos projetos, onde são mais detalhados os processo realizados, destacando ferramentas utilizadas etc. Há ainda mais projetos de Data Science, onde encontram-se:
Data-Engineering- projeto que visa a extração de dados, como web scraping e de banco de dados (ambos em produção);Machine-Learning- visa a aplicação de Machine Learning, para predição, possibilitando melhor tomada de decisão do gestor. O projeto apresentado refere-se à otimização de agendamento de profiissionais de saúde;End-To-End- com o objetivo de estudar deploy de modelo em produção, ou seja, criar modelos com visualização e predição que fique disponnível para uma requisição de pessoa de outro time da empresa oou mesmo o cliente;Data-Science- projeto que visa a aplicação de todas as fases citadas acima, bem trabalhas individualmente, desde sua extração, exploração, visualização, geração de predição e disponibilização em cloud.