Neste curso focaremos na implementação prática de uma solução de Machine Learning. Começaremos desde a parte básica de treinamento do modelo até a construção de uma API.
Os dados deste case são oriundos do setor imobiliário. Então, nosso objetivo será prever o preço de um imóvel baseado no comportamento de um conjunto de variáveis.
- Importação de dados
- Inspeção de dados
- Tratamento
- Análises estatísticas
- Compreensão dos dados a partir da visualização gráfica/estatística
- Preparação de Dados e Engenharia de Atributos
- Preparação de dados e features a serem incluídas no modelo de Machine Learning
- Treinar um modelo de regressão usando o algoritmo Random Forest
- Deploy do modelo
- Criar uma API para servir o modelo usando Flask