Desenvolvimento de um Painel Gerencial para Negócio com o Stremlit
Nesse projeto, os conceitos de Programação em Python, manipulação de dados, pensamento estratégico e lógica de negócio, junto com ferramentas de desenvolvimetno web como o Streamlit e Github, foram usados para desenvolver um painel gerencial com as principais métricas de uma empresa marketplace de delivery de comida na India.
O resultado final do projeto foi um painel hospedado em um ambiente Cloud e disponibilizado através de um link web. O painel pode ser acessado por qualquer dispositivo conectado na internet.
As ferramentas utilizadas foram:
- Python.
- Jupyter Lab.
- Terminal.
- Streamlit.
- Streamlit Cloud.
- Github.
Ensaio de Machine Learning
Nesse projeto, foram explorados os principais conceitos do treinamento, ajuste de parâmetros e limiares entre overfitting e underfitting de vários algoritmos de Machine Learning dentro das tarefas de classificação, regressão e agrupamento, através de um ensaio de Machine Learning.
O resultado final do projeto foi um painel mostrando a performance desses algoritmos de Machine Learning, a partir da variações dos valores dos principais parâmetros de cada algoritmo, que controlam o estado de overfitting e underfitting.
As ferramentas utilizadas foram:
- Python 3.8 e Scikit-learn.
- Algoritmos de classificação: KNN, Decision Tree, Random Forest e Logistic Regression.
- Métricas de performance: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, R2, MSE, RMSE, MAE, MAPE, Silhouette Score.
- Algoritmos de regressão: Linear Regression, Decision Tree Regressor, Random Forest Regressor, Polinomial Regression, Linear Regression Lasso, Linear Regression Ridge, Linear Regression Elastic Net, Polinomial Regression Lasso, Polinomial Regression Ridge e Polinomial Regression Elastic Net.
- Algoritmos de agrupamento: K-Means e Affinity Propagation.
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