Contextualização

A ciência de dados é uma área interdisciplinar que utiliza métodos científicos, algoritmos e sistemas para extrair conhecimentos e insights de dados estruturados e não estruturados. Explora fenômenos usando os dados disponíveis, empregando técnicas e teorias de matemática, estatística, ciência da informação e ciência da computação.

O Python é a linguagem de programação mais utilizada na ciência de dados devido à sua simplicidade e eficiência. É uma linguagem de alto nível que simplifica a codificação, tornando-a mais legível e reduzindo o tempo de desenvolvimento de programas. Além disso, o Python é favorecido devido à sua vasta gama de bibliotecas que facilitam tarefas complexas em ciência de dados.

Introdução

O pré-processamento de dados é uma das etapas mais críticas e demoradas em um projeto de ciência de dados. Envolve a limpeza e formatação de dados brutos em um formato adequado para análise. Isso pode incluir a remoção de ruído e outliers, o tratamento de valores ausentes, a normalização e a transformação de dados.

A modelagem de dados é o processo de desenvolver modelos de dados que ajudam a entender padrões nos dados e prever resultados futuros. Isto pode ser realizado através de uma variedade de técnicas incluindo regressão, classificação, agrupamento e aprendizado de máquina. Estes modelos são críticos para fornecer insights valiosos e suportar a tomada de decisões.

Além disso, a visualização de dados permite que as pessoas entendam a importância dos dados, representando-os de forma gráfica para facilitar a interpretação. Através da visualização, podemos identificar padrões e tendências que podem não ser evidentes em dados numéricos brutos.

Importância dos tópicos

A ciência de dados tem uma ampla variedade de aplicações e é usada em quase todos os setores. Em medicina, é usado para prever doenças e melhorar tratamentos; em finanças, para prever tendências do mercado de ações; em marketing, para entender o comportamento do cliente, e a lista continua.

O pré-processamento e a modelagem de dados, bem como a visualização, são competências essenciais para qualquer cientista de dados. Com a explosão de dados em todos os campos, a demanda por habilidades de ciência de dados está aumentando. Dominar estas habilidades abrirá um mundo de oportunidades para vocês.

Para aprofundar seu conhecimento sobre Python para Ciência de Dados sugiro o livro "Python for Data Analysis" de Wes McKinney, o curso "Applied Data Science with Python" oferecido pela Universidade de Michigan no Coursera e os tutoriais no canal do Youtube "Data Professor". Esses materiais proporcionam tanto conceitos teóricos como práticos de Python aplicado à Ciência de Dados.

Atividade Prática

Construção de um Sistema de Recomendação usando Python para Ciência de Dados

Objetivo do projeto

Desenvolver um Sistema de Recomendação como os usados por empresas como Netflix, Amazon, e Spotify. Cada grupo de 3 a 5 alunos irá formular um problema, coletar dados relevantes, pré-processar esses dados, construir um modelo preditivo e, finalmente, desenvolver um sistema de recomendação baseado nesse modelo. Após a implementação do sistema, os alunos devem interpretar os resultados, descobrir insights e finalizar com um relatório conciso que explique todo o processo realizado.

Materiais necessários

Para executar este projeto, os alunos irão precisar de:

1. Conhecimentos prévios de Python e suas bibliotecas para ciência de dados (Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn).
2. Um conjunto de dados para análise. Os alunos podem escolher um conjunto de dados já disponível em plataformas como Kaggle, UCI Machine Learning Repository, etc., ou coletar seus próprios dados (respeitando as normas éticas de coleta de dados).
3. Um ambiente de programação Python como Jupyter Notebook ou Google Colab.
4. Acessibilidade à internet para pesquisa e utilização de recursos online.

Descrição detalhada do projeto

O projeto será constituído de 6 partes principais, divididas ao longo de um mês (4 semanas) de trabalho, sendo elas:

1. Formulação do Problema e Coleta de Dados
2. Pré-processamento de Dados
3. Construção do modelo de recomendação
4. Avaliação do Modelo
5. Desenvolvimento do Sistema de Recomendação
6. Interpretação dos Resultados e Elaboração do Relatório

Passo a passo detalhado

1. Formulação do Problema e Coleta de Dados (Semana 1):

   Grupo de alunos deve formular uma pergunta de pesquisa referente a um sistema de recomendação. Exemplos de perguntas incluem "Quais filmes um usuário poderia gostar com base em seus filmes assistidos?" ou "Quais produtos um cliente comprará com base em suas compras passadas?". Após a formulação da pergunta, o grupo deve coletar um conjunto de dados relevante. Seja criativo e pense fora da caixa. Lembre-se, vocês podem usar conjuntos de dados já prontos ou coletar os seus próprios.

2. Pré-processamento de Dados (Semana 2):

   Os alunos devem limpar e formatar seus dados brutos para análise. Isso inclui lidar com valores ausentes, remover outliers, realizar codificação one-hot (se necessário), e normalizar os dados. Este é um passo crucial, já que a qualidade do seu modelo final depende muito da qualidade do seu conjunto de dados de entrada.

3. Construção do Modelo de Recomendação (Semana 3):

   Com os dados preparados, agora é hora de construir o modelo de recomendação. Existem várias técnicas que vocês podem explorar, incluindo filtragem colaborativa, filtragem baseada em conteúdo e sistemas híbridos. Pesquisem cada uma dessas técnicas para decidir qual delas é mais apropriada para responder à sua pergunta de pesquisa.

4. Avaliação do Modelo (Início da Semana 4):

   É crucial avaliar o desempenho do modelo antes de implementar o sistema de recomendação. Métricas comuns de avaliação incluem o erro quadrático médio para a verificação da precisão das predições e o recall para verificar a proporção de positivos verdadeiros que foram corretamente identificados pelo modelo.

5. Desenvolvimento do Sistema de Recomendação (Meio Semana 4):

   Com o modelo construído e avaliado, os alunos devem desenvolver um sistema de recomendação. O sistema deve receber input sobre os gostos de um usuário (por exemplo, filmes assistidos ou produtos comprados) e fornecer recomendações adequadas.

6. Interpretação dos Resultados e Elaboração do Relatório (Fim da Semana 4):

   Finalmente, os alunos devem interpretar os resultados do seu sistema de recomendação, descobrir insights e preparar um relatório final. Deve-se levar em consideração nessa etapa tudo que foi aprendido e aplicado ao longo do projeto, incluindo técnicas de pré-processamento, construção e avaliação de modelos, e o desenvolvimento do sistema de recomendação em si.

Entregas do Projeto

1. Uma implementação do sistema de recomendação em Python (de preferência em um Jupyter Notebook ou Google Colab). O código deve estar bem comentado, de modo que pessoas que não fizeram parte do seu grupo possam entender o que vocês fizeram.

2. Um relatório final, escrito em um formato de artigo científico. Este relatório deve conter:

• Introdução: Contextualize o projeto, descreva a relevância do tema escolhido e o objetivo do sistema de recomendação construído.

• Desenvolvimento: Explique a coleta e pré-processamento de dados, construção e avaliação do modelo de recomendação, bem como a elaboração do sistema de recomendação. Discuta os resultados da implementação do algoritmo.

• Conclusão: Conclude your findings, address the main points of your project, and the real-world implications of your recommendation system.

• Bibliografia: Referencie todas as fontes utilizadas ao longo do projeto. Siga um formato padrão para todas as referências (por exemplo, o formato APA ou MLA).

Este relatório será usado para avaliar não só as habilidades técnicas dos alunos, mas também suas habilidades de comunicação e trabalho em equipe. Entregando este relatório, você estará demonstrando não apenas que pode implementar técnicas avançadas de ciência de dados, mas também que pode explicar seu processo e resultados de forma clara e concisa.