O Futuro da Previsão de Tendências com Machine Learning
O Futuro da Previsão de Tendências com Machine Learning O Machine Learning (ML) está rapidamente se tornando uma ferramenta essencial para prever tendências de mercado e comportamento do consumidor. Com a capacidade de analisar grandes volumes de dados em tempo real, os modelos de ML podem identificar padrões sutis que seriam impossíveis de detectar manualmente. […]
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Cluster em Ciência de Dados
Cluster é um termo usado em várias áreas, como tecnologia da informação, estatística, e ciência de dados. Em termos gerais, um cluster refere-se a um agrupamento de elementos que compartilham características semelhantes. Em Ciência de Dados: Em TI: Benefícios: Exemplos: A clusterização é fundamental em diversas áreas por sua capacidade de organizar e otimizar recursos, […]
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Casos de Estudo: Previsão de Preços das Ações da Empresa Nome Anonimo
Artigo para o Blog: Previsão de Preços das Ações da Empresa nome Anonimado Título: Previsão de Preços das Ações: Como Resolvi o Desafio com Ciência de Dados e o Algoritmo XGBoost Neste artigo, quero compartilhar um pouco sobre um projeto que executei recentemente, cujo objetivo foi prever os preços das ações da empresa nome anonimado. […]
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Casos de Estudo: Previsão de Vendas para Supermercados – Mostra o Futuro das Operações
Previsão de Vendas para Supermercados: Um Projeto que Mostra o Futuro das Operações Nos últimos dias, tive a oportunidade de desenvolver um projeto de previsão de vendas para um supermercado, utilizando um dataset público encontrado no Kaggle.com. O objetivo desse projeto foi entender o comportamento das vendas e antecipar os próximos resultados em vendas para […]
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A Importância da Ética na Ciência de Dados e IA
Com o avanço acelerado da Ciência de Dados e da Inteligência Artificial (IA), a ética no uso dessas tecnologias tornou-se uma preocupação essencial. À medida que essas ferramentas se integram cada vez mais ao nosso cotidiano, surgem questões sobre como garantir que sejam usadas de maneira justa, transparente e responsável. 1. Privacidade de Dados 2. […]
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Insights gerados pelo Projeto Data Science em Prever Expectativa de Vida em Países pelo Mundo
Insights gerados pelo Projeto Data Science em Prever Expectativa de Vida em Países pelo Mundo Este projeto utilizei dados reais da OMS (Organização Mundial da Saúde), abrangendo mais de 170 países, incluindo o Brasil, entre os anos 2000 a 2015. O dataset contém 2.838 linhas e 22 colunas, com informações relevantes sobre fatores sociais, econômicos […]
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Casos de Estudo: Relatório Final – Projeto de Análise e Modelagem Preditiva sobre Expectativa de Vida de Países pelo Mundo.
Relatório Final: Projeto de Análise e Modelagem Preditiva sobre Expectativa de Vida. Dados utilizados da OMS, (Organização Mundial da Saúde) dados REAIS dos anos 2000 a 2015, dataset com 2838 registros em 22 e dataframes, esse projeto foi realizado para fins de estudo e compreensão dos algoritimos preditivos e aprimoramentos das técnicas estatisticas e de […]
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Algorítimo de Aprendizado Não Supervisionado
Aprendizado não supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina onde o algoritmo é treinado em um conjunto de dados que não possui rótulos ou respostas predefinidas. Diferente do aprendizado supervisionado, onde o modelo aprende a partir de dados rotulados (ou seja, com as respostas corretas já conhecidas), no aprendizado não supervisionado, o modelo tenta […]
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Análise de Séries Temporais: A Diferença entre uma Análise Detalhada e a Simplicidade de Modelos no Power BI
Análise de Séries Temporais: A Diferença entre uma Análise Detalhada e a Simplicidade de Modelos no Power BI O processo de análise de séries temporais é uma das ferramentas mais poderosas para prever comportamentos futuros com base em dados históricos. No entanto, muitas empresas, na busca por uma rápida tomada de decisão, cometem o erro […]
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Casos de Estudo: Análise de Campanhas do Facebook Ads e Detecção de Anomalias
Relatório Final: Análise de Campanhas do Facebook Ads e Detecção de Anomalias Objetivo do Projeto O objetivo deste projeto foi detectar anomalias em campanhas do Facebook Ads para identificar problemas de desempenho e oportunidades de otimização. Utilizamos diversas abordagens de análise para detectar e interpretar as anomalias, e fornecer insights detalhados para que os tomadores […]
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