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Description

Machine Learning | Solução completa end-to-end (Python)

Nesse treinamento vamos criar uma solução de ponta a ponta (end-to-end), desde a aquisição dos dados até a implantação do modelo de Machine Learning em um ambiente de testes.

Iremos utilizar os seguintes frameworks:

1. Pandas;

2. Numpy;

3. Matplotlib;

4. Seaborn;

5. Flask;

6. Requests;

7. Sklearn;

8. Yellowbrick;

9. Entre outros.

Como vai funcionar nossa dinâmica?

Iremos criar uma API em um ambiente de testes, usando o framework Flask para incluir nosso modelo de Machine Learning no mesmo, assim vamos fazer a requisição via Request e devolver a previsão do modelo.

1. Vamos criar um modelo usando dados do setor imobiliário

2. Vamos criar uma API usando o Flask

3. Vamos estruturar a infraestrutura da aplicação

Obs: Essa solução pode ser adapta para criar um produto ou serviço baseado em dados.

Porque aprender a criar soluções?
Programação é uma disciplina totalmente prática, de forma que, apenas a leitura de livros e/ou acompanhamento de vídeos não desenvolve todas as habilidades necessárias.

A demanda por programadores Python nunca esteve tão alta, afinal, Python é uma das linguagens mais utilizadas no mundo e requisito para se trabalhar com Ciência de Dados e Inteligência Artificial. Inclusive, podemos considerar Python como uma linguagem padrão para análise de dados, tendo em vista seu amplo ecossistema de bibliotecas, que englobam desde a manipulação e tratamento de dados até mesmo o deploy de modelos. Não podemos esquecer, neste sentido, que o Python é uma linguagem de aplicação geral.

Por ser uma linguagem de programação versátil, simples de aprender e muito poderosa, Python possui recursos que, apesar de simples de se utilizar, tornam o aprendizado muito divertido.

Bons estudos!