Início Projetos Complete-Life-Cycle-of-a-Data-Science-Project
Complete-Life-Cycle-of-a-Data-Science-Project
analysis

Complete-Life-Cycle-of-a-Data-Science-Project

Ciclo de Vida Completo de um Projeto de Ciência de Dados

por achuthasubhash · GitHub
Estrelas
Forks
Licença
Criado
Último commit
Categoria
analysisdata-analysisdata-scienceMIT
Ver no GitHub
Em palavras simples

Siga um guia completo para entender e executar cada etapa de um projeto de ciência de dados do início ao fim.

Mantem este projeto?

Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.

Reivindicar esta pagina →
Complete-Life-Cycle-of-a-Data-Science-Project — GitHub preview card
📈 Histórico de estrelas
648647
2026-07-202026-08-31
📈 Acompanhe Complete-Life-Cycle-of-a-Data-Science-Project

Receba um alerta por e-mail no próximo lançamento ou quando começar a bombar.

Grátis · sem cartão · cancele quando quiser
Receber alertas por e-mail →
📄 Sobre

Ciclo de Vida Completo de um Projeto de Ciência de Dados

Complete-Life-Cycle-of-a-Data-Science-Project tem 647 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 255 vezes. Está em desenvolvimento ativo desde 2020. Complete-Life-Cycle-of-a-Data-Science-Project está disponível sob a licença MIT. Os seus principais temas são: analysis, data-analysis, data-science, dataset.

Frequently asked questions

O que é Complete-Life-Cycle-of-a-Data-Science-Project?

Ciclo de Vida Completo de um Projeto de Ciência de Dados

Complete-Life-Cycle-of-a-Data-Science-Project é de código aberto?

Complete-Life-Cycle-of-a-Data-Science-Project é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.

Complete-Life-Cycle-of-a-Data-Science-Project é gratuito?

Sim. Complete-Life-Cycle-of-a-Data-Science-Project é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.

Sob que licença está Complete-Life-Cycle-of-a-Data-Science-Project?

Complete-Life-Cycle-of-a-Data-Science-Project está disponível sob a licença MIT.

🏅 Mantenedor deste projeto?
olud.ai badge — Complete-Life-Cycle-of-a-Data-Science-Project

Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=achuthasubhash-complete-life-cycle-of-a-data-science-project)](https://olud.ai/project/achuthasubhash-complete-life-cycle-of-a-data-science-project.html)
Mais opções de badge →
🧬 Partilha ADN com🧬 Ver o mapa de ADN →
scikit-learn
scikit-learn: aprendizado de máquina em Python
66.7k · data-analysis
partilhadata-analysisdata-science
imbalanced-learn
Um Pacote Python para Enfrentar a Maldição de Conjuntos de Dados Desequilibrados em Aprendizado…
7.1k · data-analysis
partilhadata-analysisdata-science
DataFrame
DataFrame C++ para análise estatística, financeira e de ML em C++ moderno
3k · ai
partilhadata-analysisdata-science
mito
Extensões Jupyter que ajudam você a escrever código mais rápido: Chat de IA ciente do contexto,…
2.6k · ai
partilhadata-analysisdata-science
streamlit
Streamlit — Uma maneira mais rápida de construir e compartilhar aplicativos de dados.
45.3k · data-analysis
partilhadata-analysisdata-science
gradio
Construa e compartilhe aplicativos de aprendizado de máquina encantadores, tudo em Python. 🌟 Dê…
43.2k · data-analysis
partilhadata-analysisdata-science
advanced-machine-learning-engineer-roadmap-2024
Um roteiro completo de ML (Aprendizado de Máquina) envolve aprender as habilidades e tecnologia…
702 · aws
partilhadata-analysisdata-science
Data-Science-Hacks
Data Science Hacks consiste em dicas e truques para ajudá-lo a se tornar um melhor cientista de…
432 · computer-vision
partilhadata-analysisdata-science
machine_learning_complete
Um repositório abrangente de aprendizado de máquina contendo mais de 30 notebooks sobre diferen…
5k · computer-vision
partilhadata-analysisdata-science
deepnote
Deepnote é uma substituição direta para Jupyter com um design voltado para IA, interface elegan…
3k · artificial-intelligence
partilhadata-analysisdata-science

Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.