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NumPy — Operações Vetorizadas com Sensores
# Descrição
Projeto de operações vetorizadas com numpy sobre dados simulados de sensores meteorológicos de cidades chilenas. Aprenda a criar e manipular arrays, indexação e slicing, operações vetorizadas que são 10-100x mais rápidas que Python puro, broadcasting para operar arrays de diferentes dimensões, máscaras booleanas para filtrar dados e estatísticas para preparação de dados ML. Inclui normalização Min-Max, feature engineering e train/test split manual.
# Características principais
$ Criação e manipulação de arrays numpy a partir de listas e funções especializadas
$ Indexação e slicing: acesso a linhas, colunas e intervalos
$ Operações vetorizadas: 10-100x mais rápidas que loops Python
$ Broadcasting: operações entre arrays de diferentes dimensões
$ Máscaras booleanas para filtragem de dados
$ Estatísticas e preparação de dados para ML: normalização, padronização
# Galeria
# Tecnologias utilizadas
