minicurso-analise_de_dados-06-conclusoes.ipynb

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    "# Minicurso Análise de Dados usando Python\n",
    "## Parte 6 - Conclusões e Passos Futuros"
   ]
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   "source": [
    "### Conclusões\n",
    "\n",
    "- Análise de dados envolve muitos passos / tarefas e pode se tornar inviável se for feita de forma superficial e com pouca produtividade.\n",
    "- Ferramentas simples, interativas e poderosas nos dão grande produtividade e grandes responsabilidades.\n",
    "- Análise de dados pode ser divertida e empolgante.\n",
    "- Passos de bebê: \"de grão em grão a galinha enche o papo\".\n"
   ]
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   "source": [
    "### Avaliação \n",
    "- Como você avalia o curso?\n",
    "  - O que achou legal?\n",
    "  - O que acha que poderia ter sido melhor?"
   ]
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    "### E o que fazer a partir de agora?\n",
    "\n",
    "- Aprofundar o estudo e a prática.\n",
    "- Participar de competições como Kaggle, KDD Cup, etc.\n",
    "- Participar do nosso grupo de estudos em Ciência de Dados.\n",
    "  - Teoria\n",
    "  - Prática\n",
    "    - Competições\n",
    "    - Experimentos científicos\n"
   ]
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