Tidyverse

Vou te provar que da para fazer Grafos bonitos em R!

Neste post vamos coletar notícias via web scrapping, detectar entidades dos textos e criar um grafo utilizando ggplot2

Fellipe Gomes

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Grafo de rede de entidades extraídas de notícias visualizado com ggplot2 em R <p>Durante os anos de 2020 e 2021 fiz um <a href="https://educacao-executiva.fgv.br/df/brasilia/cursos/mba-pos-graduacao/mba-presencial/mba-executivo-em-business-analytics-e-big-data">MBA Executivo em Business Analytics e Big Data</a> 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.</p>

Otimizando pipelines que envolvem dados desbalanceados

Utilizaremos o framework tidymodels para machine learning em R com o auxílio do pacote workflowsets para otimizar pipelines de dados desbalanceados

Fellipe Gomes

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Pipeline de workflowsets do tidymodels comparando modelos para dados desbalanceados <p>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:</p>

Prevendo a qualidade do sono utilizando Machine Learning

Utilizaremos dados reais coletados pelo celular para gerar previsões a partir de uma pequena base de dados com target desbalanceada

Fellipe Gomes

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Gráficos de importância de variáveis e métricas de classificação para previsão de qualidade do sono <p>Sim, exatamente! Neste post analisaremos dados de um <em>tracking</em> que venho fazendo desde 2017 com informações relacionadas à um sono de qualidade.</p>

Manipulando dados com dplyr

Tutorial completo do pacote dplyr para manipulação de dados em R: filtrar, selecionar, agrupar e transformar data frames com o tidyverse.

Fellipe Gomes

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Logo do pacote dplyr do tidyverse para manipulação de dados em R <p>A análise exploratória dos dados é uma tarefa de bastante relevância para entendermos a natureza dos dados e o tempo de análise gastro é 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 <strong>R</strong>.</p>
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