Preparando dados para dashboard – Exemplo Google Data Studio

Nem sempre os dados estão no formato correto para criação de relatórios. É muito comum termos que realizar algumas limpezas e transformações para que tenhamos menos trabalho durante a criação daquele dashboard! Neste artigo vou exibir um caso de uso no qual passei por esta situação. Os dados são muito simples: referem-se aos dados de

Um modelo completo de machine learning (de ponta a ponta)

Se você está começando a estudar machine learning, é comum que tenha várias dúvidas sobre como treinar e usar seus modelos. As pessoas falam sobre uma série de termos, como análise exploratória de dados, data transformation, feature selection, model selection, cross-validation…porém, você sabe como e quando deve usar todos estes componentes no seu modelo? E

One Hot Encoding com Python

One Hot encoding é uma transformação que fazemos nos dados para representarmos uma variável categórica de forma binária (indica presença ou ausência de um valor).

Extraindo o máximo dos algoritmos com data transformation

Cada algoritmo de machine learning pode “aprender” melhor de acordo com o formato dos dados que recebe como entrada. Neste post vamos entender como podemos preparar nossos dados para extrair o máximo de “conhecimento” de cada algoritmo, tarefa conhecida como data transformation.