- Nesse trabalho vamos explorar algumas bases de dados variadas
- Como irei abordar formas de pré-processamento foram necessários diferentes tipos de dados
- Trabalhar com Pré-processamento de dados e Pipelines
- Tratamento de variáveis categóricas - Encoding
- Como lidar com alguns tipos de Missing Data
- Como estruturar uma Pipeline
- Padronização de Dados e seus impactos na eficiência dos modelos
- Projeto pessoal com os assuntos abordados no módulo:
'Supervised Learning with scikit-learn - Preprocessing and pipelines', da plataforma DataCamp, trilha 'Machine Learning Scientist with Python'