GitHub - JoiceO/ImersaoDadosAlura: Imersão Dados da Alura - 3ª edição, realizada entre 03 e 07/05/2021, com foco em biotecnologia/bioinformática e drug discovery.

Aula 01: Biblioteca Pandas utilizando dados do ramo de drug discovery;
Aula 02: Plotagem e estilização com Seaborn e Matplotlib -> histograma, boxplot, countplot; função describe; outliers;
Aula 03: Correlação e causalidade relacionando dados de experimentos e dados genéticos;
Aula 04: Combinação de bases de dados com a função Merge e análise da base de dados experimentais e resultados utilizando Boxplot;
Aula 05: Criação de modelo de Machine Learning, utilizando a biblioteca Scikit-Learn, para testar a regressão logística e o funcionamento de uma árvore de decisão.

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Aula_01_Análise_de_dados,_python,_pandas_e_novos_fármacos.ipynb		Aula_01_Análise_de_dados,_python,_pandas_e_novos_fármacos.ipynb
Aula_02_Estatísticas,_visualização_de_dados_e_distribuições.ipynb		Aula_02_Estatísticas,_visualização_de_dados_e_distribuições.ipynb
Aula_03_Correlações,_causalidade_e_relações_entre_genes.ipynb		Aula_03_Correlações,_causalidade_e_relações_entre_genes.ipynb
Aula_04_Merge_de_dados_e_análise_de_resultados.ipynb		Aula_04_Merge_de_dados_e_análise_de_resultados.ipynb
Aula_05_Machine_Learning,_Sci_kit_learning_e_desafios_envolvidos.ipynb		Aula_05_Machine_Learning,_Sci_kit_learning_e_desafios_envolvidos.ipynb
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