marioandrededeus

Acelera_Dev_DataScience_Codenation_Dev

Repositório contendo os Desafios do bootcamp Acelera_Dev_DataScience ministrado pela escola Codenation_Dev. Período Junho a Agosto/2020.

ANAC---EDA-nos-Microdados-Abertos

EDA - Análise Exploratória Simples nos microdados abertos disponibilizados no site da ANAC - Agência Nacional de Aviação Civil. Entendimento básico sobre os tipos de variáveis existente e sobre a diferença entre Etapas Básicas (foco na aeronave) e Etapas Combinadas (foco no objeto transportado: passageiros e/ou cargas).

Analisador-Estoque-Streamlit

O objetivo principal desta ferramenta é realizar uma espécie de mapeamento da condição do estoque de uma empresa, classificando cada SKU em função do período sem vendas, da quantidade em estoque, da linha/família, do custo, entre outras análises. Após o entendimento da real condição do estoque, a ferramenta oferece a possibilidade de gerar uma lista de SKUs sem vendas há um determinado período, cruzando com os clientes potenciais que em algum momento já compraram tais SKUs. Dependendo do tipo de negócio da empresa, estes clientes podem ser potenciais para a realização de uma nova compra. De forma mais personalizada à cada business, esta ferramenta pode ser aprimorada através da aplicação de sistemas de recomendação baseados em técnicas de Machine Learning.

API_DS

Aula de Criacao de API para DS

AutoML-PyCaret-Deploy-Streamlit

Auto Machine Learning with PyCaret and webapp deployment with Streamlit.

Case_Ifood_Aula_Deploy

Escola Digital House - Aula Deploy - Case Ifood O objetivo principal deste app é realizar predições sobre a chance de um cliente converter em uma dada campanha de mkt. O modelo treinado foi o LGBM.

Case_Ifood_Aula_Deploy_20220902

Aula de Deploy de ML usando Streamlit - Simulador de propensão à compra - Case Ifood

Case_Ifood_MariodeDeus

Web App destinado a predição da chance de conversão de um cliente para uma determinada campanha de venda

Python_for_data_engineers_Impacta_MBA

Projeto desenvolvido para a disciplina Python for Data Engineers, MBA Impacta

sqlite3_python_streamlit

Streamlit app using Sqlite3 database and Python

marioandrededeus/Acelera_Dev_DataScience_Codenation_Dev

Repositório contendo os Desafios do bootcamp Acelera_Dev_DataScience ministrado pela escola Codenation_Dev. Período Junho a Agosto/2020.

marioandrededeus/Python_for_data_engineers_Impacta_MBA

Projeto desenvolvido para a disciplina Python for Data Engineers, MBA Impacta

marioandrededeus/sqlite3_python_streamlit

Streamlit app using Sqlite3 database and Python

marioandrededeus/ANAC---EDA-nos-Microdados-Abertos

EDA - Análise Exploratória Simples nos microdados abertos disponibilizados no site da ANAC - Agência Nacional de Aviação Civil. Entendimento básico sobre os tipos de variáveis existente e sobre a diferença entre Etapas Básicas (foco na aeronave) e Etapas Combinadas (foco no objeto transportado: passageiros e/ou cargas).

marioandrededeus/Analisador-Estoque-Streamlit

O objetivo principal desta ferramenta é realizar uma espécie de mapeamento da condição do estoque de uma empresa, classificando cada SKU em função do período sem vendas, da quantidade em estoque, da linha/família, do custo, entre outras análises. Após o entendimento da real condição do estoque, a ferramenta oferece a possibilidade de gerar uma lista de SKUs sem vendas há um determinado período, cruzando com os clientes potenciais que em algum momento já compraram tais SKUs. Dependendo do tipo de negócio da empresa, estes clientes podem ser potenciais para a realização de uma nova compra. De forma mais personalizada à cada business, esta ferramenta pode ser aprimorada através da aplicação de sistemas de recomendação baseados em técnicas de Machine Learning.

marioandrededeus/API_DS

Aula de Criacao de API para DS

marioandrededeus/AutoML-PyCaret-Deploy-Streamlit

Auto Machine Learning with PyCaret and webapp deployment with Streamlit.

marioandrededeus/Case_Ifood_Aula_Deploy

Escola Digital House - Aula Deploy - Case Ifood O objetivo principal deste app é realizar predições sobre a chance de um cliente converter em uma dada campanha de mkt. O modelo treinado foi o LGBM.

marioandrededeus/Case_Ifood_Aula_Deploy_20220902

Aula de Deploy de ML usando Streamlit - Simulador de propensão à compra - Case Ifood

marioandrededeus/Case_Ifood_MariodeDeus

Web App destinado a predição da chance de conversão de um cliente para uma determinada campanha de venda

marioandrededeus/Covid19-Confirmed-Cases-up-to-2020-04-10

Time Serie Analysis with Machine Learning - Dataset about Confirmed Cases of Covid 19 up to 2020-04-10

marioandrededeus/data-science-from-scratch

code for Data Science From Scratch book

marioandrededeus/Desafio1-DigitalHouse-DataScience

Desafio1-DigitalHouse-DataScience

marioandrededeus/Desafio3-DigitalHouse-DataScience

Modelo de Machine Learning destinado a reducao de turnover de um empresa.

marioandrededeus/devopslab-infra

marioandrededeus/devopslab_mario

marioandrededeus/estatisticas-brasileirao-masc

Motivado pelos resultados do Brasileirão 2023 masculino, que demonstrou inúmeras surpresas como: 1. o Botafogo fazer um primeiro turno histórico e depois perder o título; 2. o time campeão, no caso Palmeiras, ter tido uma pontuação baixa em comparação aos campeões dos demais anos,; 3. a pontuação do rebaixamento ter sido maior que a dos demais anos

marioandrededeus/fiap-pycaret-streamlit-classificacao

Deploy de aplicativo desenvolvido em Python com a biblioteca Streamlit embarcando machine learning para classificação treinado com automML Pycaret

marioandrededeus/fiap_automl_aula

AutoML with PyCaret and Webapp Deployment with Streamlit

marioandrededeus/fiap_deploy_streamlit_pycaret

Deploy do app desenvolvido com Streamlit utilizando autoML Pycaret.

marioandrededeus/Propensity_to_purchase

marioandrededeus/semana_sala_aberta_DH

Base de dados sobre preços etanol e gasolina no brasil, de jan22 a mar22. Fonte: https://www.gov.br/anp/pt-br/centrais-de-conteudo/dados-abertos/serie-historica-de-precos-de-combustiveis

marioandrededeus/spark_df

A repository to keep track of all the code that I end up writing for my blog posts.

marioandrededeus/SVM_mlxtend.plotting_ProfVictorVenites_EscolaLivreIA-

Exercício proposto na aula de SVM ministrada pelo prof. Victor Venites, Escola Livre de IA, 14/04/2020

marioandrededeus/Time-Series-Analysis

Times Series Analysis on Automotive Parts Sales Dataset