Hoje é dia de seguir com a minha promessa de abordar mais Machine Learning em Python, algo que acabei negligenciando nos últimos meses. Dessa vez, você vai aprender como rodar um XGBoost em Python. Tal qual ocorreu em Regressão Logística em Python e Random Forest em Python, a ideia é você ter um esqueleto para apenas inserir seu dataset e correr para o abraço. Vamos lá! Continuar a ler “XGBoost em Python”
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Classificador Random Forest em Python
Conforme tenho dito nos últimos posts, estou entrando numa fase de voltar a escrever sobre Machine Learning. Logo, não poderia deixar de falar de um dos modelos que ainda vejo como um dos mais utilizados no mercado, que é a Random Forest. Se você nunca ouviu falar desse modelo, recomendo o vídeo do StatQuest Random Forest Part 1. Após ver o vídeo, volte para aprender como rodar uma random forest, como classificador, em Python! Continuar a ler “Classificador Random Forest em Python”
Formatação condicional em Python
E vamos de mais um post hoje para quem está migrando de Excel para Python. Na verdade, serve para cada um, mas sinto que saber a função deste post é algo que ex-usuários do Excel gostariam de saber. Vamos aprender a formatar a tabela, mudar cor de fundo, cor das letras, dentre outras coisas. Todas essas mudanças vão ser motivadas por alguns condicionais. Logo, o título, formatação condicional em Python! Continuar a ler “Formatação condicional em Python”
Pipeline usando Scikit-Learn: Exemplos Práticos
No post Introdução aos Pipelines no Scikit-Learn, mostrei alguns exemplos de pipelines utilizando a biblioteca mais famosa para machine learning no Python. Hoje, quero mostrar alguns exemplos de pipelines com diferentes funcionalidades. Sendo assim, será um post bastante direto e prático, mas que deve ajudar bastante o leitor. Bora ver logo exemplos práticos de pipelines usando scikit-learn! Continuar a ler “Pipeline usando Scikit-Learn: Exemplos Práticos”
Os melhores podcasts de ciência de dados!
Se você é uma pessoa antenada, provavelmente já escutou que 2020 é o ano dos podcasts. Com o investimento mais pesado nos últimos anos de grandes empresas como a Rede Globo, na produção de conteúdo, e o Spotify, como plataforma de distribuição, o produto ganha cada vez mais espaço na vida do brasileiro. E é claro que a nossa área não ficou de fora do hype. Sendo assim, o post de hoje vai trazer uma lsita com os melhores podcasts de ciência de dados! Continuar a ler “Os melhores podcasts de ciência de dados!”
Análise de texto usando Python
A análise de texto (~text mining) consiste no processo de obter informações através de dados no formato de um texto. Por se tratar de dados não-estruturados, a limpeza e tratativa é parte relevante e pouco trivial do processo. Falei brevemente de text mining no post Introdução ao Text Mining com Python. Hoje, volto ao tema utilizando uma biblioteca que me deixou bastante surpreso com seu poder de análise: a texthero! Continuar a ler “Análise de texto usando Python”
Jupyter Notebook: Introdução e dicas
O post de hoje é sobre uma das ferramentas mais utilizadas por cientistas de dados que utilizam o Python: o Jupyter Notebook. Aqui, vou te mostrar alguns passos da instalação (embora já tenha abordado de forma mais completa em Primeiros passos em Python), como utilizar a ferramenta e algumas dicas de uso. Bora! Continuar a ler “Jupyter Notebook: Introdução e dicas”
Gráficos no Seaborn – Parte 1 e 2
No post de hoje, você vai aprender a fazer gráficos utilizando um dos meus pacotes preferidos no Python, o Seaborn. Ele é um dos meus preferidos porque apesar de algumas customizações serem difíceis, o modo padrão dele é muito bom. Abaixo, você tem o tutorial de gráficos de dispersão – ou seja, para verificar a relação entre duas variáveis – e o gráfico de barras para medidas de tendência central – como a média de cada grupo, por exemplo. Continuar a ler “Gráficos no Seaborn – Parte 1 e 2”
Como começar na área de Ciência de Dados?
Como entrar na área de ciência de dados sem ter experiência é provavelmente a pergunta que mais recebo na DM. Sempre respondo com prazer porque sei como é difícil para quem é jovem e está atrás do primeiro estágio ou quem já é mais velho e está em transição. Pensando nisso, fiz uma thread com algumas dicas, coisas que chamariam a atenção minha e de meus colegas quando precisamos trazer alguém para o time. Peço que perdoem as abreviações, no Twitter precisamos economizar caracteres e isso aqui é só um copia e cola da thread. Continuar a ler “Como começar na área de Ciência de Dados?”
5 Livros que Todo Cientista de Dados Deveria Ler!