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4. Aula 4 - O que é um dataset para treinar algoritmos
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Curso: Ciência de Dados - Do Zero a Iniciante - 4. Aula 4 - O que é um dataset para treinar algoritmos

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  • 8 hours of video
  • Certificate of completion
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ⇒Aprofunde seus conhecimentos em estatística e ciência de dados com meu livro: •https://maironchaves.manus.space/ ⇒Podcast de apresentação do livro: •https://www.youtube.com/watch?v=8QoNOpgDWqY ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 📊 Resumo do Vídeo: "Curso Ciência de Dados - Do Zero ao Iniciante (Aula 4: O que é um Dataset)" Este vídeo, apresentado por StatiR, aborda os conceitos fundamentais de datasets na Ciência de Dados, explicando suas estruturas, tipos de variáveis e como formatar dados para uso em algoritmos de Machine Learning. A aula é essencial para iniciantes que querem entender a organização e manipulação de dados. 🗂️ 1. O que é um Dataset? Dataset: É uma coleção de dados organizada em forma de tabela, composta por linhas e colunas. Linhas (observações): Representam cada instância ou exemplo. Colunas (variáveis): Representam características que descrevem as observações. Exemplo prático: A base de dados Iris, amplamente usada em aprendizado de máquina, inclui medidas de flores e suas espécies. As colunas (tamanho de pétalas e sépalas) são as variáveis preditoras (X), e a espécie é a variável alvo (Y). 🤖 2. Aprendizado Supervisionado vs. Não Supervisionado Supervisionado: Os dados possuem uma variável alvo (Y), previamente rotulada, para treinar o algoritmo a fazer previsões futuras. Não supervisionado: Não há variável alvo; o objetivo é descobrir padrões nos dados (ex.: clusterização). 🔢 3. Tipos de Variáveis Qualitativas (Categóricas) Nominais: Não possuem hierarquia. Exemplo: Estado civil (casado, solteiro, viúvo). Ordinais: Possuem ordem. Exemplo: Escolaridade (fundamental, médio, superior). Quantitativas (Numéricas) Discretas: Números inteiros oriundos de contagem. Exemplo: Número de filhos. Contínuas: Aceitam valores decimais. Exemplo: Altura, receita financeira. 🛠️ 4. Transformação e Codificação de Dados Por que transformar? Muitos algoritmos não trabalham diretamente com texto. Assim, variáveis categóricas precisam ser convertidas: Dummies: Transformação em colunas binárias (ex.: 0 ou 1 para indicar categorias). Codificação numérica: Atribuição de números inteiros para categorias ordinais. 💡 5. Como Formatar Dados para Machine Learning? O objetivo é sempre obter um formato tabular, com colunas que representam as variáveis preditoras e a variável alvo, quando aplicável. Em casos práticos, os dados podem não estar prontos, exigindo junções (joins) ou outras manipulações para preparar a base.

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