workshop_lets_code

Cases práticos do workshop de ciência de dados ofertado pela let's code. Seguem os cases e uma breve descrição dos passos seguidos em cada um:

• Case do Ifood - Dada uma base de dados com diversos clientes do ifood e algumas informações sobre seu consumo, fizemos uma análise exploratória da base e construímos um modelo baseado em clusteres:

  1. Análise exploratória usando pandas e seaborn
  2. Tratamento de valores nulos
  3. Tratamento de outliers
  4. Exploração de correlação entre variáveis
  5. Minimização da inércia para uso do kmeans
  6. Otimização da quantidade de clusters para uso do kmeans
  7. Uso do kmeans para clusterização de clientes

• Case covid - Dada uma base de dados com o resultado de testes de covid de diversos pacientes, em conjunto com diversos outros valores referentes à saúde deles, fizemos uma limpeza da base de dados, uma análise exploratória e construímos um modelos de classificação:

  1. Identificação dos valores nulos usando o pacote missigno
  2. Tratamento dos valores nulos
  3. Análise exploratória dos dados usando pandas e seaborn
  4. Uso de regressão logística para criar classificador de infecção de covid
  5. Avaliação do desempenho do classificador construído