Encerramento

Feature Engineering for Machine Learning in Python

Robert O'Callaghan

Director of Data Science, Ordergroove

Capítulo 1

  • Como entender seus tipos de dados
  • Codificação eficiente de variáveis categóricas
  • Formas de trabalhar com variáveis contínuas
Feature Engineering for Machine Learning in Python

Capítulo 2

  • Como localizar lacunas nos dados
  • Boas práticas para lidar com linhas incompletas
  • Métodos para achar e tratar caracteres indesejados
Feature Engineering for Machine Learning in Python

Capítulo 3

  • Como observar a distribuição dos dados
  • Por que e como modificar essa distribuição
  • Boas práticas para achar e remover outliers
Feature Engineering for Machine Learning in Python

Capítulo 4

  • Fundamentos de word embeddings
  • Uso de Term Frequency–Inverse Document Frequency (Tf-idf)
  • N-grams e suas vantagens sobre bag of words
Feature Engineering for Machine Learning in Python

Próximos passos

  • Competições no Kaggle
  • Mais cursos na DataCamp
  • Seu próprio projeto
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Obrigado!

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