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Feature Engineering: Extraindo o potencial máximo dos dados para modelos preditivos
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| por Gabriel Moreira Seguir 2 Seguidores em 07 jun 2018 |
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38:47

Resumo
Nesta palestra, serão apresentados métodos e técnicas que permitem extrair o potencial máximo das features de um dataset, aumentando flexibilidade, simplicidade e acurácia dos modelos. Serão apresentados exemplos em Python para os frameworks Pandas, Scikit-learn, Spark SQL e Tensorflow.

Minibiografia

Gabriel é Lead Data Scientist CI&T. Possui bacharelado em Ciência da Computação e Mestrado pelo ITA, onde atualmente cursa Doutorado, com ênfase em Sistemas de Recomendação e Deep Learning. Possui mais de 15 anos de experiência em desenvolvimento de software, soluções de machine learning, data mining e big data.

Em 26 de Setembro de 2017 aconteceu o GDG Campinas - Data Fest. Foram mais de 200 participantes e 16 palestrantes divididos em 2 trilhas. O Data Fest é o maior evento do interior de São Paulo voltado para a disseminação do conhecimento a respeito de big data, armazenamento e processamento dados (data) e assuntos relacionados.

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