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Machine Learning para Competições Kaggle - Curso 2
Aprenda passo a passo como trabalhar com bases de dados de agrupamento e associação voltados a desafios reais no Python
This Course Includes
udemy
4.7 (24 reviews )
9h 20m 
english
Online - Self Paced
professional certificate
Udemy
About Machine Learning para Competições Kaggle - Curso 2
As competições de Ciência de Dados como aquelas postadas na plataforma Kaggle são uma ótima maneira de
testar as habilidades adquiridas em cursos iniciais
, e ainda aprender novas habilidades necessárias para resolver problemas reais. Entretanto, fazer essa transição entre um ambiente educacional e aquele que encontramos no Kaggle, que imita os desafios que devemos encontrar no mercado de trabalho, tende a ser um degrau muito grande, pois a natureza dos dados e dos problemas propostos aumenta de complexidade num nível que os cursos básicos não contemplam. Pensando nisso,
este curso tem o objetivo de preencher essa lacuna na formação dos cientistas de dados
, mostrando detalhadamente como abordar os desafios, passando pelas fases de exploração e tratamento de dados, escolha de abordagem de solução, construção de um modelo, treinamento e validação. O entendimento desse processo é o primeiro passo para que os competidores possam desenvolver melhorias e começar sua escalada rumo ao topo dos rankings. Neste curso focaremos em duas das principais tarefas da aprendizagem de máquina não supervisionada: agrupamento e associação 1. Com relação ao agrupamento, vamos trabalhar com uma
base de dados do jogo FIFA Soccer 2019 e usar as características técnicas de cada jogador
, juntamente com a altura e peso para agrupá-los em um perfil técnico. Investigaremos as relações entre estes perfis e as posições originais dos jogadores utilizando o algoritmo k-means e a biblioteca sklearn 2. No que se refere a associação, vamos explorar o extenso conjunto de dados Instacart Market Basket Analysis com mais de 3 milhões de transações de supermercado, compreendendo uma enorme variedade de produtos de diferentes departamentos. Faremos a geração de
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 vamos usar a biblioteca apyori para geração das regras, enquanto que na segunda
faremos a implementação do zero do algoritmo apriori!
Vamos desenvolver todos os códigos utilizando a linguagem Python linha por linha com o Google Colab, de forma que você entenda todas as análises necessárias para participar dessas competições!
What You Will Learn?
- Como trabalhar com bases de dados reais de agrupamento e associação, aplicado em competições reais do Kaggle .
- Desenvolva insights que permitam construir modelos de Machine Learning aplicados em problemas reais .
- Crie vários tipos de gráficos para ajudar na compreensão e análise dos dados .
- Use as características técnicas de cada jogador do FIFA 2019 para agrupá-los em um perfil técnico .
- Investigue as relações entre os perfis dos jogados do FIFA 2019 com suas posições originais .
- Utilize regras de associação para encontrar padrões em hábitos de compra dos clientes .
- Utilize regras de associação para análise de cestas de compras (market basket analysis).