Introdução e contexto O que são Grafos? Como contruir um? Carregar dependências Fonte dos dados NER - Named Entity Recognition Preparar dados Bônus Conclusão Outras bibliotecas para construção de grafos Introdução e contexto Durante os anos de 2020 e 2021 fiz um MBA Executivo em Business Analytics e Big Data na FGV e uma das disciplinas que gostei bastante abordou a análise de mídias sociais com técnicas de mineração de texto e processamento de linguagem natural.
O problema envolvendo dados desbalanceados Objetivo Dependências Preparar dados Breve análise exploratória Modelagem Baselines Preparar Pipeline de dados com workflowsets Benchmark Conclusão Referências O problema envolvendo dados desbalanceados A tarefa de classificação com dados desbalanceados é muito comum na vida real podendo variar desde um leve viés até um enorme desequilíbrio na distribuição da classe de interesse. Problemas mais comuns envolvem:
Qualidade de sono? 🤨 Como funciona aplicativo Sleep Cycle? Objetivo 🎯 Explorar dados 🔎 Limpeza e preparação dos dados Imputar dados de fontes externas Insights Reter dados Modelagem 🚀 Amostragem Engenharia de recursos Modelo Nulo (Baseline) Árvore de decisões Random Forest LightGBM Seleção do modelo 🤔 Previsão em dados novos 💫 Conclusão 🍻 Referências 🧳 Qualidade de sono? 🤨 Sim, exatamente! Neste post analisaremos dados de um tracking que venho fazendo desde 2017 com informações relacionadas à um sono de qualidade.
O pacote dplyr A análise exploratória dos dados é uma tarefa de bastante relevância para entendermos a natureza dos dados e o tempo de análise é sempre muito precioso. É necessária bastante curiosidade e criatividade para fazer uma boa análise exploratória dos dados pois é difícil receber aqueles dados bonitinhos igual aos nativos do banco de dados do R.
A manipulação de dados é uma das etapas que mais consomem tempo em qualquer projeto, como comento no panorama da ciência de dados que escrevi para quem está começando. Aqui o foco é numa das ferramentas centrais para essa tarefa.
