Descrição
Aprendizado de Máquina para Competições Kaggle - Curso 2
Aprenda passo a passo como trabalhar com agrupamento e bancos de dados de associação focados em desafios reais em Python
Competições em Ciência de Dados, como aquelas postadas na plataforma Kaggle, são uma ótima maneira de testar as habilidades adquiridas em cursos iniciais e aprender novas habilidades necessárias para resolver problemas reais. No entanto, fazer a transição de um ambiente educacional para o encontrado no Kaggle, que imita os desafios que encontramos no mercado de trabalho, pode ser um grande passo, pois a natureza dos dados e os problemas propostos aumentam em complexidade além do que os cursos básicos cobrem. Com isso em mente, este curso tem como objetivo preencher essa lacuna na formação de cientistas de dados, mostrando em detalhes como abordar os desafios, passando pelas etapas de exploração e tratamento de dados, escolhendo uma abordagem de solução, construindo um modelo, treinamento e validação. Compreender esse processo é o primeiro passo para os competidores desenvolverem melhorias e começarem sua escalada até o topo dos rankings. Neste curso, vamos nos concentrar em duas das principais tarefas de aprendizado de máquina não supervisionado: agrupamento e associação. Em relação ao agrupamento, trabalharemos com um banco de dados do jogo FIFA Soccer 2019 e usaremos as características técnicas de cada jogador, juntamente com sua altura e peso, para agrupá-los em um perfil técnico. Investigaremos as relações entre esses perfis e as posições originais dos jogadores usando o algoritmo k-means e a biblioteca sklearn. Quanto à associação, exploraremos o extenso conjunto de dados de análise de cestas de mercado do Instacart, que contém mais de 3 milhões de transações de supermercado, compreendendo uma ampla variedade de produtos de diferentes departamentos. Geraremos regras de associação com base em duas coleções de dados: hábitos de compra (dia e hora, intervalo entre pedidos) e associação de produtos (quais produtos tendem a ser vendidos juntos). Usaremos duas abordagens: na primeira, usaremos a biblioteca apyori para geração de regras, enquanto na segunda, implementaremos o algoritmo apriori do zero! Desenvolveremos todo o código usando a linguagem Python linha por linha com o Google Colab, para que você entenda todas as análises necessárias para participar dessas competições!O que você aprenderá
- Como trabalhar com bancos de dados reais de agrupamento e associação, aplicados em competições Kaggle reais - Desenvolver insights que permitam construir modelos de Aprendizado de Máquina aplicados a problemas reais - Criar vários tipos de gráficos para auxiliar na compreensão e análise de dados - Usar as características técnicas de cada jogador do FIFA 2019 para agrupá-los em um perfil técnico - Investigar as relações entre os perfis dos jogadores do FIFA 2019 e suas posições originais - Usar regras de associação para encontrar padrões nos hábitos de compra dos clientes - Usar regras de associação para análise de cestas de mercadoEstimar frete
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