Durante a realização da lista de exercícios, foi possível compreender melhor os conceitos sobre o uso de bibliotecas no Python, como instalar, importar e trabalhar com versões compatíveis. Também foi importante entender o papel das bibliotecas mais usadas em Data Science, como NumPy, Matplotlib, Math e Random, aplicando-as em situações práticas de cálculo, geração de números aleatórios e visualização de dados.
A prática ajudou a fixar o raciocínio lógico e a importância de escrever códigos limpos e organizados. Mesmo com alguns erros de compatibilidade no ambiente, o processo serviu para reforçar o aprendizado sobre como diagnosticar e resolver problemas. Essa experiência foi essencial para consolidar a base na linguagem Python e entender melhor o funcionamento das ferramentas usadas na ciência de dados.
