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Descubra a importância da teoria e prática em projetos de ciência de dados, incluindo o embasamento teórico dos algoritmos, uso de bibliotecas vs implementação from scratch, análise aprofundada do problema, comparação com cenários baseline, trabalho em equipe multidisciplinar, abordagem iterativa e limitações dos modelos preditivos.
Entenda o que são outliers, por que ocorrem e como identificá-los e tratá-los em análises estatísticas e de aprendizado de máquina. Aprenda as melhores práticas para lidar com valores discrepantes em conjuntos de dados complexos.
Aprenda como construir uma árvore de decisão em Python passo a passo. Este artigo explora a importação de dados, preparação, treinamento, visualização e avaliação de modelos de árvore de decisão usando a biblioteca scikit-learn.
Descubra como o Scikit-Learn pode potencializar suas tarefas de classificação de dados em Python. Este artigo oferece uma introdução abrangente aos recursos, vantagens e utilização do Scikit-Learn para machine learning.
Descubra como a análise de clusterização de dados de clientes pode impulsionar estratégias de marketing personalizado. Este artigo apresenta a segmentação de perfis de compra, a escolha do modelo final e os próximos passos para a aplicação prática dos resultados.
Aprenda a treinar modelos de machine learning: Random Forest, Adaboost e Gradient Boosting. Este guia completo aborda o funcionamento, vantagens, etapas de treinamento e ajuste de hiperparâmetros para cada algoritmo, proporcionando insights valiosos para aplicação prática.