Repositório com exercícios, exemplos e mini projetos desenvolvidos durante a seção NumPy – Hands On do curso, organizada aula por aula, com foco em aprendizado prático, versionamento profissional e construção de portfólio para Análise de Dados.
- Consolidar os fundamentos do NumPy
- Trabalhar com arrays multidimensionais
- Aplicar indexação, fatiamento e funções universais
- Entender copy, view, reshape e iteração
- Manipular dados com join, split e search
- Aplicar os conhecimentos em mini projetos práticos
- Utilizar Git e commits padronizados (Conventional Commits)
- Python 3
- NumPy
- Jupyter Notebook
- VS Code
- Git & GitHub
curso-numpy/
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├─ README.md
├─ .gitignore
├─ requirements.txt
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├─ 1-fundamentos.ipynb
├─ 2-dimensoes.ipynb
├─ 3-indexacao.ipynb
├─ 4-fatiamento.ipynb
├─ 5-funcoes.ipynb
├─ 6-copy.ipynb
├─ 7-reshape.ipynb
├─ 8-iteracao.ipynb
├─ 9-join.ipynb
├─ 10-split.ipynb
├─ 11-search.ipynb
├─ 12-final.ipynb
│
├─ caca-tesouro.py
└─ jogo-velha.py
Arquivo: 1-fundamentos.ipynb
- Criação de arrays
- Tipos de dados
- Operações matemáticas básicas
- Introdução ao NumPy
Arquivo: 2-dimensoes.ipynb
- Arrays 1D, 2D, 3D e 4D
ndim,shape- Aplicações práticas (listas, matrizes, imagens)
Arquivo: 3-indexacao.ipynb
- Acesso por índice
- Seleção por linha e coluna
- Máscaras booleanas
- Alteração de valores
Arquivo: 4-fatiamento.ipynb
- Subarrays
- Recortes por linha e coluna
- Modificação de regiões específicas
Arquivo: 5-funcoes.ipynb
- Operações matemáticas
- Funções trigonométricas
- Estatísticas (
mean,std) - Funções exponenciais e logarítmicas
Arquivo: 6-copy.ipynb
- Diferença entre cópia profunda e view
- Impacto na memória
- Alterações compartilhadas
Arquivo: 7-reshape.ipynb
- Conversão de arrays 1D → 2D
- Simulação de imagens
- Transformações estruturais
Arquivo: 8-iteracao.ipynb
- Loops tradicionais
np.nditer- Iteração com condição
- Iteração por índices
Arquivo: 9-join.ipynb
concatenatevstack,hstackcolumn_stack- Construção de tabelas de dados
Arquivo: 10-split.ipynb
np.split- Divisão de dados em partes
- Análise de médias por grupo
Arquivo: 11-search.ipynb
np.wherenp.argmax- Identificação de valores
- Casos práticos com notas
Arquivo: 12-final.ipynb
- Combinação de todos os conceitos
- Organização de dados em tabelas
- Agrupamento e análise final
Arquivo: caca-tesouro.py
Jogo interativo em terminal utilizando NumPy:
- Mapa 2D gerado aleatoriamente
- Movimentação do jogador
- Pontuação por movimentos
- Validação de limites
- Lógica aplicada com arrays
Arquivo: jogo-velha.py
Jogo clássico implementado com NumPy:
- Tabuleiro 3x3
- Dois jogadores (X e O)
- Verificação de vitória por linhas, colunas e diagonais
- Tratamento de empate
- Interface amigável no terminal
- Clone o repositório:
git clone https://github.com/brunodutraho/curso-numpy.git- Entre na pasta do projeto:
cd curso-numpy- Ative o ambiente virtual:
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\activate- Instale as dependências:
pip install -r requirements.txt- Execute os notebooks ou os projetos:
jupyter notebook
python caca-tesouro.py
python jogo-velha.pyEste repositório consolida minha base sólida em NumPy, servindo como preparação para etapas mais avançadas da área de Análise de Dados, incluindo:
- Uso de Pandas para manipulação de dados tabulares
- Análise exploratória de dados (EDA)
- Manipulação de datasets reais
- Construção de dashboards e geração de insights
Bruno Dutra
Analista de Dados Jr. em transição de carreira
🔗 LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/brunodutraho
💻 GitHub: https://github.com/brunodutraho
🌐 Portfólio: https://bruno-dutra-portfolio.vercel.app/