https://colab.research.google.com/drive/1ulItIqegj4fFETry4IWOp2BdklSC1S4y?usp=sharing
Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!
Olá, Mariane. Como vai?
Parabéns por concluir o desafio e compartilhar seu notebook do Google Colab! Abrir o código para a comunidade é uma das melhores formas de fixar o aprendizado e receber feedbacks que nos ajudam a crescer como desenvolvedoras.
Nesta etapa de Estruturas de Dados, o Python nos apresenta ferramentas poderosas para organizar informações. É fundamental entender quando usar cada uma delas, pois isso impacta diretamente na performance e na organização do seu projeto de Data Science:
[]): Ideais para coleções ordenadas que podem ser alteradas (mutáveis).()): Perfeitas para dados que não devem mudar ao longo do programa (imutáveis), como coordenadas ou configurações.{}): Excelentes para mapear informações através de chaves e valores (como um CPF vinculado a um nome).{}): Ótimos para garantir que não existam valores duplicados em um conjunto de dados.Como você está usando o Colab, uma dica valiosa para os próximos projetos é utilizar as células de texto (Markdown) para documentar o que cada parte do seu código está fazendo. Isso transforma seu script em um verdadeiro relatório de análise de dados, facilitando muito a leitura para outras pessoas (e para você mesma no futuro!).
Continue com esse foco na prática, pois dominar essas estruturas é o que permite manipular grandes volumes de dados com facilidade mais adiante.
Espero que possa ter lhe ajudado!