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Análise do Titanic - Parte 1 - Projeto de Ciência de Dados
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Ciência de Dados - Análise do Titanic - Parte 1 - Projeto de Ciência de Dados

Domine a Ciência de Dados com Python: Da Limpeza à Predição, Aprenda Tudo com Hashtag Programação!

5.0 (1)
39 learners

What you'll learn

Desenvolver habilidades em Python para limpeza e manipulação de dados
Entender os conceitos e técnicas fundamentais de aprendizado de máquina
Aplicar metodologias de engenharia de características para melhorar modelos
Aprimorar modelos de ciência de dados através da análise exploratória

This course includes

  • 37.5 hours of video
  • Certificate of completion
  • Access on mobile and TV

Summary

Keywords

Full Transcript

Quer saber mais sobre o nosso Curso Completo de Ciência de Dados? Clique no link abaixo para garantir sua vaga na próxima turma: https://blp.hashtagtreinamentos.com/ciencia-dados/esperacienciadadosimpressionador?origemurl=hashtag_yt_org_listaesperacd_lO8vUrFjCaA PARA BAIXAR O MINICURSO GRATUITO DE CIÊNCIA DE DADOS: https://pages.hashtagtreinamentos.com/inscricao-curso-basico-cienciadados?origemurl=hashtag_yt_org_minicd_lO8vUrFjCaA ----------------------------------------------------------------------- Caso prefira o vídeo em formato de texto: https://www.hashtagtreinamentos.com/analise-do-titanic-ciencias-de-dados ----------------------------------------------------------------------- ► Arquivos Utilizados no Vídeo: https://pages.hashtagtreinamentos.com/arquivo-cienciadados-1nQXSX_EP0SF7gGw94xLl3jH7LS28KhlJ?origemurl=hashtag_yt_org_planilhacd_lO8vUrFjCaA ► Avaliando um Modelo de Classificação - Aprendizado de Máquinas em Python https://www.youtube.com/watch?v=hvKI2kuuDeA&t=639s ► A Árvore de Decisão - Algoritmos de Aprendizado de Máquinas https://www.youtube.com/watch?v=aNrdgC0lIZ8&t=70s ► O KNN (K-Nearest Neighbors) - Algoritmos de Aprendizado de Máquinas https://www.youtube.com/watch?v=HJAChG-GRyA&t=1s ► A Regressão Logística - Algoritmos de Aprendizado de Máquinas https://www.youtube.com/watch?v=WKvrpEa-Hl0&t=288s ----------------------------------------------------------------------- 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! ----------------------------------------------------------------------- Hashtag Programação ► Inscreva-se em nosso canal: http://bit.ly/3c0LJQi ► Ative as notificações (clica no sininho)! ► Curta o nosso vídeo! ----------------------------------------------------------------------- Redes Sociais ► Blog: https://bit.ly/2MRUZs0 ► YouTube: http://bit.ly/3c0LJQi ► Instagram: https://bit.ly/3o6dw42 ► Facebook: http://bit.ly/3qGtaF2 Aqui nos vídeos do canal da Hashtag Programação ensinamos diversas dicas de Python para que você consiga se desenvolver nessa linguagem de programação! ----------------------------------------------------------------------- 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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