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» Manipular e analisar dados com bibliotecas como NumPy e Pandas, extraindo insights relevantes para a resolução de problemas;
» Criar visualizações de dados informativas e apelativas com o uso da biblioteca Seaborn;
» Desenvolver soluções práticas com Python para automação de tarefas, processamento de dados e apoio à decisão;
» Aplicar noções de modelação estatística e regressão utilizando bibliotecas como Statsmodel;
» Adquirir uma base sólida para iniciar uma carreira nas áreas de programação, análise de dados ou machine learning.
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