Dados
Projeto ciência de dados: exploração, modelagem e apresentação
12hCarga horária
49Atividades
31Estudantes
0,0Avaliação média
01Certificado
O que você vai aprender
- Analise de forma crítica conjuntos de dados e extraia insights relevantes para decisões de negócio.
- Realize engenharia de features e trate variáveis categóricas e numéricas para melhorar a performance dos modelos.
- Aplique técnicas de balanceamento e validação cruzada para treinar modelos mais robustos.
- Treine e ajuste modelos de classificação, incluindo o uso de LightGBM e a otimização de threshold.
- Avalie modelos com métricas adequadas e interprete matrizes de confusão e resultados para tomada de decisão.
- Construa uma aplicação interativa em Streamlit para simular cenários, ajustar parâmetros e apresentar visualizações.
Público alvo
Profissionais, estudantes e entusiastas de dados que já possuem conhecimentos básicos em Python e desejam aplicar machine learning, visualização e deploy em um projeto real usando AWS e Streamlit.
Ementa
- Apresentação
- Preparando o ambiente
- Preparando o ambiente: Cursor
- Primeiros Passos Ambiente, Git e Cloud
- Conectando Python ao AWS S3
- Analisando variáveis qualitativas
- Continuando análises variáveis qualitativas
- Análise variáveis quantitativas
- Para saber mais: np.where para labels dinâmicas
- Analisando picos de transações no Bytebank
- Configurando acesso ao AWS S3 na Indexa
- O que aprendemos?
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