Confira a estratégia aplicada para a competição de machine learning do Porto Seguro hospedada no Kaggle
Em Agosto e 2021 a Porto Seguro lançou um desafio no Kaggle que consistia em estimar a propensão de aquisição de novos produtos. Tratava-se de um problema de classificação e foi bem desafiador principalmente por 2 motivos:
Utilizaremos dados reais coletados pelo celular para gerar previsões a partir de uma pequena base de dados com target desbalanceada
Sim, exatamente! Neste post analisaremos dados de um tracking que venho fazendo desde 2017 com informações relacionadas à um sono de qualidade.
Entenda a lógica de como montar uma carteira, coletar dados de finança em tempo real, treinar um modelo de Machine Learning com Prophet (Facebook Open Source) e receber análises automatizadas no Smartphone
Como esta sua situação financeira? Caso tenha alguma reserva pode ser interessante pensar em investimentos pois a poupança já não é mais garantia de lucro no longo prazo, não acredita?
Veja como fazer um relatório estatístico "extenso e repetitivo" sem utilizar copiar e colar nenhuma vez
Uma tarefa comum no dia a dia de um estatístico (ou cientista de dados) é a elaboração de relatórios para passsar ao restante da equipe e/ou tomadores de decisão os resultados encontrados e muitas vezes essa tarefa pode parecer desgastante quando os relatórios são muitos extensos e repetitivos.
Veja como aplicar essa estratégia de maneira eficiente utilizando os pacotes do tidyverse: dplyr+tidyr+purrr
Geralmente em uma análise de dados precisamos compreender, além do comportamento geral dos dados, o seu comportamento de acordo com alguns segmentos.
O que faz um cientista de dados?
Formado em Estatística e Probabilidade, atuo como Cientista de Dados especializado em Machine Learning e Inteligência Artificial desde 2017. Criei este blog para compartilhar de forma prática e descontraída as ferramentas, técnicas e descobertas que fazem parte da minha jornada. Aqui você encontrará tutoriais, projetos reais, curiosidades e insights que podem acelerar sua própria evolução na área.
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