Downloads · 30 days
0
analise_casas_fiap
lethbrandao/analise_casas_fiap
analise_casas_fiap is a machine learning model from lethbrandao. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product.
Este projeto tem como objetivo analisar dados de casas utilizando Python e Jupyter Notebook. A análise é realizada no notebook analisesobrecasas.ipynb, utilizando o conjunto de dados dadossobrecasas.csv.
Access
Public
Updated Dec 14, 2025
Repo size
—
Likes
0
Public
Repo makeup
Click a slice to open those files.
.csv129 KB · 89%
At a glance
- Access
- Public
- Created
- Dec 14, 2025
- Updated
- Dec 14, 2025
- SHA
- a9fea92f
Model card
From the Hugging Face model README
Análise de Dados Sobre Casas
Este projeto tem como objetivo analisar dados de casas utilizando Python e Jupyter Notebook. A análise é realizada no notebook analise_sobre_casas.ipynb, utilizando o conjunto de dados dados_sobre_casas.csv.
Estrutura do Projeto
analise_sobre_casas.ipynb: Notebook principal com todo o processo de análise, visualização e possíveis modelos preditivos.dados_sobre_casas.csv: Base de dados utilizada para a análise.README.md: Este arquivo de documentação.
Como Executar
- Certifique-se de ter o Python 3 instalado.
- Recomenda-se utilizar um ambiente virtual (venv ou conda).
- Instale as dependências necessárias (exemplo abaixo).
- Abra o notebook
analise_sobre_casas.ipynbno Jupyter Notebook ou VS Code.
Instalação das Dependências
Execute o comando abaixo para instalar as principais bibliotecas utilizadas em análise de dados:
pip install pandas numpy matplotlib seaborn jupyter
Objetivos da Análise
- Explorar e entender os dados sobre casas.
- Realizar visualizações para identificar padrões e tendências.
- (Opcional) Aplicar modelos de machine learning para prever preços ou outras características das casas.
Autor
Leticia
- Created
- Dec 14, 2025
- Updated
- Dec 14, 2025