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Análise do Titanic - Parte 1 - Projeto de Ciência de Dados
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PARA BAIXAR O MINICURSO GRATUITO DE CIÊNCIA DE DADOS:
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► Arquivos Utilizados no Vídeo:
► Avaliando um Modelo de Classificação - Aprendizado de Máquinas em Python
► A Árvore de Decisão - Algoritmos de Aprendizado de Máquinas
► O KNN (K-Nearest Neighbors) - Algoritmos de Aprendizado de Máquinas
► A Regressão Logística - Algoritmos de Aprendizado de Máquinas
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Fala Impressionadores! Hoje vamos dar início a mais um projeto real para portfólio de Ciência de Dados!
O projeto de hoje é a Análise do Titanic que também é um dataset do Kaggle para competição!
Para essa análise nós vamos dividir as aulas, e nessa primeira aula vamos fazer uma análise mais simples desses dados e submeter ao Kaggle para avaliar os nossos resultados.
Vamos utilizar a árvore de classificação, KNN e a Regressão Logísitca para essas análises iniciais.
Para a próxima aula a ideia é definir uma acurácia de 85%, então vamos melhorar esse projeto completo de ciência de dados para te mostrar o que pode ser feito para melhorar esses resultados!
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Hashtag Programação
► Ative as notificações (clica no sininho)!
► Curta o nosso vídeo!
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Redes Sociais
Aqui nos vídeos do canal da Hashtag Programação ensinamos diversas dicas de Python para que você consiga se desenvolver nessa linguagem de programação!
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Conteúdo da Aula
00:00 Introdução e Informações Importantes
01:52 Informações da base de dados
02:16 Avaliação do modelo
03:32 Importação e visualização dos dados
04:49 Ydata-profiling (análise de dados rápida)
06:45 Análise da base de dados
07:42 Visualização da base de teste
09:18 Tratamento inicial dos dados
17:44 Considerando colunas que não são de texto
19:22 Seleção de modelos para classificação dos dados
23:48 Árvore de Classificação
25:00 KNN – K Neighbors Classifier
25:47 Regressão Logística
26:27 Avaliação dos modelos (acurácia e matriz de confusão)
28:33 Fazendo a previsão para os dados de teste
30:39 Enviando o arquivo da competição para teste
31:33 Conclusão
#cienciadedados #hashtagprogramacao
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► Arquivos Utilizados no Vídeo:
► Avaliando um Modelo de Classificação - Aprendizado de Máquinas em Python
► A Árvore de Decisão - Algoritmos de Aprendizado de Máquinas
► O KNN (K-Nearest Neighbors) - Algoritmos de Aprendizado de Máquinas
► A Regressão Logística - Algoritmos de Aprendizado de Máquinas
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Fala Impressionadores! Hoje vamos dar início a mais um projeto real para portfólio de Ciência de Dados!
O projeto de hoje é a Análise do Titanic que também é um dataset do Kaggle para competição!
Para essa análise nós vamos dividir as aulas, e nessa primeira aula vamos fazer uma análise mais simples desses dados e submeter ao Kaggle para avaliar os nossos resultados.
Vamos utilizar a árvore de classificação, KNN e a Regressão Logísitca para essas análises iniciais.
Para a próxima aula a ideia é definir uma acurácia de 85%, então vamos melhorar esse projeto completo de ciência de dados para te mostrar o que pode ser feito para melhorar esses resultados!
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00:00 Introdução e Informações Importantes
01:52 Informações da base de dados
02:16 Avaliação do modelo
03:32 Importação e visualização dos dados
04:49 Ydata-profiling (análise de dados rápida)
06:45 Análise da base de dados
07:42 Visualização da base de teste
09:18 Tratamento inicial dos dados
17:44 Considerando colunas que não são de texto
19:22 Seleção de modelos para classificação dos dados
23:48 Árvore de Classificação
25:00 KNN – K Neighbors Classifier
25:47 Regressão Logística
26:27 Avaliação dos modelos (acurácia e matriz de confusão)
28:33 Fazendo a previsão para os dados de teste
30:39 Enviando o arquivo da competição para teste
31:33 Conclusão
#cienciadedados #hashtagprogramacao
0:32:20
Análise do Titanic - Parte 1 - Projeto de Ciência de Dados
0:48:31
Análise do Titanic - Parte 3 - Projeto de Ciência de Dados - Engenharia de Variáveis/Recursos
0:20:15
Análise do Titanic - Parte 2 - Projeto de Ciência de Dados - Tratando as Colunas de Texto
0:18:13
Análise do Titanic - Parte 5 - Projeto de Ciência de Dados - Apresentando o Projeto no seu Portfólio...
0:29:54
Análise do Titanic - Parte 4 - Projeto de Ciência de Dados - Teste Modelos e Melhora de Parâmetros...
0:26:02
Aplicando Ciência de Dados no Naufrágio do Titanic - Parte 2: Análise no Python (Jupyter e Spyder)...
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O Titanic Estava Condenado Desde o Início, Aqui Está a Prova
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