Luis Vinicius

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Projetos:

Aqui você encontra os notebooks dos meus projetos na área de Data Science e Machine Learning.

• League of Legends & Data Science – Prevendo o resultado de partidas: Este projeto de Machine Learning, definido como um projeto de ponta a ponta, teve o objetivo de ir desde a coleta dos dados de partidas até a construção de um modelo de machine learning, para prever as chances do time que está jogando pelo lado azul do mapa vencer. Realizando etapas como: Pré-processamento e análise dos dados, redução de dimensionalidade e seleção de variáveis, e concluindo com a construção tanto de um modelo com XGBClassifier, como a construção de um modelo de Regressão Logística a partir dos resultados obtidos do AutoML com Pycaret.

• Spotify & Python & Data Science – Análise de Dados dos Álbuns do artista NexoAnexo: O projeto teve como objetivo realizar uma análise de dados dos álbuns do Spotify do artista NexoAnexo, passando pelas principais etapas de uma análise de dados. Sendo, coleta dos dados, pré-processamento, exploração e visualização dos dados. Por fim, após a análise ter sido finalizada, foi construida uma aplicação/dashboard com Python e inserindo a aplicação disponivel na web através do heroku. Um outro objetivo é que a partir das conclusões feitas da análise dos dados das músicas dos álbuns, fosse identificado fatores que ajudam ou contribuem um álbum ou música a ter mais sucesso e como isso pode ser usado em futuros lançamentos.

  Repositório/Código fonte da Aplicação

  Aplicação/Dashboard do projeto

  Após a divulgação do projeto e da aplicação desenvolvida com Streamlit no Linkedin, o Product Marketing Ted Ricks do Streamlit encontrou a minha aplicação e com suas palavras disse "Really enjoyed your app- wanted to let you know it was included in this week's Weekly Roundup on our community forum Streamlit", Logo, a aplicação foi incluida no resumo semanal 29/11/2020 da comunidade do Streamlit, no tópico de aplicativos da semana.

• O que não te contaram sobre o coronavírus: Uma análise de dados do covid-19: Durante o mês de março, na China o número de casos recuperados já eram maiores do que o número de casos confirmados, entretanto, países como Estados Unidos e Coreia do Sul, ainda tinham seus número de casos de mortes maiores do que o de casos recuperados e para países como Canadá e Brasil, ainda era tudo muito novo. Nessa breve análise dos dados do covid-19 no período de 22/01 ao 09/03, pude identificar e alertar o número de casos crescentes de mortes em países como Estados Unidos, antes mesmo do pico alto do vírus.

• Modelo preditivo para ocorrência de diabetes: Com base no conjunto de dados do Instituto Nacional de Diabetes e Doenças Digestivas e Renaisé foi construido um simples modelo capaz de prever se uma paciente grávida tem ou não diabete, com base em certas medidas de diagnóstico incluídas no conjunto de dados.

• Manipulando e tratando dados para gerar indicadores á empresa: O objetivo do projeto foi fazer o tratamento e manipulação dos dados de arquivos em XLSX e CSV da empresa Bemol, para gerar um único conjunto de dados em xlsx, que irá servir como relatório e indicador para a empresa.

• Análise de dados do Airbnb da cidade do Rio de Janeiro: A cidade do Recife, é uma das cidades que mais atraem turistas durante o período de carnaval no Brasil. Porém, a cidade do Rio de Janeiro no ano de 2020 esteve entre as três cidades mais procuradas para curtir o período carnavalesco, sendo 2 milhões de turistas esperados para curtir a maratona carnavalesca, logo a um crescimento na rede de hotelaria. Além disso, quando vamos viajar, sempre pensamos qual seria o melhor hotel, a melhor localização e o custo beneficio. Pensando nisso, foi feita uma análise exploratória dos dados de uma das maiores empresas hoteleira da atualidade, o Airbnb, utilizando o dataset disponibilizado pela própria empresa.

• Machine Learning para detecção do Câncer de Mama: Nesse projeto de Data Science foi construido um simples modelo de Machine Learning capaz de detectar o câncer de mama.

• Análise Exploratória de Dados com Streamlit: Essa aplicação foi construída com streamlit, framework do python destinado a criação de aplicação/dashboard. A aplicação faz uma análise exploratória inicial dos dados através de métodos estatísticos e visualização de dados, também aproveitei para inserir algumas explicações estatísticas na aplicação.

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