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-# Repositório de Exercícios do Data Science Bootcamp
+## 📘 Repositório de Exercícios do Data Science Bootcamp
 
-## 1. Introdução a Análise de Dados, Data Science, BI e Big Data
-Instrutoras: TBD
+Bem-vindo ao repositório de exercícios do Data Science Bootcamp! 🚀 Aqui você encontrará materiais práticos para reforçar seus conhecimentos em Análise de Dados, Estatística, Machine Learning, Visualização de Dados e muito mais! 🎯
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+### 📊 1. Introdução a Análise de Dados, Data Science, BI e Big Data
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+Instrutoras: TBD (to be decided)
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+Uma visão geral do universo dos dados, conceitos fundamentais e a relação entre Data Science, Business Intelligence (BI) e Big Data.
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+### 📈 2. Estatística Descritiva
 
-## 2. Estatística Descritiva
 Instrutoras: Bárbara e Thais
 
-## 2.1 Análise de Dados em Python
+Conceitos essenciais de estatística para análise exploratória de dados, como medidas de tendência central, dispersão e distribuições de probabilidade.
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+### 🐍 2.1 Análise de Dados em Python
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 Instrutoras: Bárbara e Thais
 
-## 3. Modelos regressivos
-Instrutoras: Gisely Alves
+Aplicando os conceitos de Estatística Descritiva com Python, utilizando bibliotecas como Pandas, NumPy e Matplotlib.
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+### 🔢 3. Modelos Regressivos
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+Instrutora: Gisely Alves
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+Aprenda sobre regressão linear e polinomial, como interpretar coeficientes e avaliar a performance dos modelos preditivos.
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+### 🏷️ 4. Modelos de Classificação
 
-## 4. Modelos de classificação 
 Instrutoras: Priscilla e Vivian
 
-## 4.1 Clustering
+Abordagem de algoritmos como Regressão Logística, Decision Trees e Random Forest para classificação de dados.
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+### 🔍 4.1 Clustering
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 Instrutoras: Jéssica e Vivian
 
-## 5. Algoritmos de Machine Learning e aplicações em larga escala
+Explorando técnicas de agrupamento, como K-Means e DBSCAN, para segmentação de dados sem supervisão.
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+### 🤖 5. Algoritmos de Machine Learning e Aplicações em Larga Escala
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 Instrutoras: Jéssica, Vivian e Thais
 
-## 6. Data Visualization
+Implementação de modelos de aprendizado de máquina e sua escalabilidade para grandes volumes de dados.
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+### 📊 6. Data Visualization
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 Instrutoras: Camila e Thais
 
-## 7. Data Engineering/Big Data Track
+Criação de gráficos informativos e impactantes utilizando bibliotecas como Matplotlib, Seaborn e Plotly.
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+### 🏗️ 7. Data Engineering / Big Data Track
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 Instrutoras: Dani, Camila e Cinthia
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+Estratégias para engenharia de dados, armazenamento, processamento e pipeline de Big Data com ferramentas como Spark e Hadoop.