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:
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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:
- Análise exploratória usando pandas e seaborn
- Tratamento de valores nulos
- Tratamento de outliers
- Exploração de correlação entre variáveis
- Minimização da inércia para uso do kmeans
- Otimização da quantidade de clusters para uso do kmeans
- Uso do kmeans para clusterização de clientes
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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:
- Identificação dos valores nulos usando o pacote missigno
- Tratamento dos valores nulos
- Análise exploratória dos dados usando pandas e seaborn
- Uso de regressão logística para criar classificador de infecção de covid
- Avaliação do desempenho do classificador construído