Esse repositório foi criado para a disciplina de Tópicos da engenharia de computação na Universidade Federal de Goiás. O principal objetivo é usar algoritmos de data science em um problema envolvendo o mercado financeiro. Para isso, iremos descrever conceitos importantes e apresentar alguns dos algoritmos mais utilizados dessa área.
Data Science é algo mais abrangente, multidisciplinar que utilizam técnicas de matemática, programação a fim de encontrar padrões em grandes banco de dados e gerar predições precisas além de boas decisões no campo estudado.
Data mining trata-se de retirar informação importante de determinado banco de dados. O principal objetivo da mineração de dados é retirar recursos de banco de dados e transforma-los em algo mais usável. Ou seja, transformar os dados em informação relevante.
Inteligência Artificial é um campo da computação o qual tenta imitar o comportamento dos seres humanos. Esta área é composta por diferentes tipos de algoritmos. Por exemplo em um jogo da velha, quando está jogando contra a máquina, existem algoritmos de busca para encontrar o melhor local de posicionar o síbolo. Machine Learning é um conjunto de algoritmos dentro da Inteligência Artificial, a qualf forma de chegar em alguma conclusão é feita com dados coletados. Assim, é como se o algoritmo melhorasse cada vez que errasse e tentasse fazer novamente.
Os algoritmos de Machine Learning são divididos em 4 tipos:
Esse tipo de algoritmo utiliza labels, marcações, respostas, para diferenciar os dados a serem classificados ou para tentar parametrizar uma função de regressão. Como foi citado, eles são divididos em classificação e regressão
Esse tipo de algoritmo não contém labels, ou seja, não tem uma resposta a ser encontrada. Ele é utilizado para encontrar padrões e na maioria das vezes dividir o conjunto de dados. Dessa maneira pode-se reduzir o número de variáveis ou separar os dados em conjuntos distintos.
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Regressão Linear
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K-Nearest Neighbors
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Naive Bayes
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Árvore de Decisão
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Máquina de Vetores de Suporte
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Redes Neurais
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PCA e AutoEncoder
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K-Means Clustering
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Agglomerative Clustering
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DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering)
GRUS, Joel. Data Science do zero: Primeiras regras com Python PROVOST, Foster; FAWCETT, Tom. Data Science For Business: What you need to know About Data Mining and Data-Analytic Thinking
- João Paulo Pacheco Potenciano
- Matheus Augusto Monteiro de Godoy