AceleraDev em Data Science

By: Codenation

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Sumário

Desafio para seleção - 0

• A partir de um banco de dados fazer a predição das notas de matemática do ENEM 2016.

Semana 1

• Semana de introdução a área de Data Science. Sem desafios em código.

Semana 2

• Aprendizagem de manipulação de dados com pandas em Python.

Semana 3

• Análise de pontuação de crédito (ficticia) através da avaliação de algumas estatísticas descritivas: média, a mediana, a moda e o desvio padrão. Ao final o resultado é gerado no formato .json.

Semana 4

• Aprendizagem de estatística básica, compreendendo melhor distribuição normal e binomial.

Semana 5

• Estudos voltados para Testes de hipóteses e Testes estatísticos no geral.

Semana 6

• Aprendizagem focada no temas de redução de dimensionalidade utilizando PCA e seleção de variáveis com RFE.

Semana 7

• Desafio/Estudos com foco em Feature engineering e Processamento de texto para NPL.

Semana 8

• Atividade de Regressão equivalente ao Desafio para seleção. O objetivo desta atividade é prever corretamente as notas de matemática do ENEM 2016.

Semana 9

• Atividade de Classificação. Neste desafio o objetivo é descobrir quais estudantes estão fazendo a prova apenas para treino.

Semana 10

• Semana de encerramento do programa. Nenhuma aula/atividade foi passada. Semana aberta para conclusão de desafios anteriores.