Você terá que desenvolver um projeto completo de análise preditiva e classificação, baseado em uma base de dados semelhante à famosa *Iris Dataset*. O objetivo principal é aplicar todos os conceitos vistos ao longo do curso, incluindo: – Limpeza e pré-processamento de dados. – Análise exploratória (EDA). – Mineração e vetorização de textos (se […]

O objetivo principal é aplicar todos os conceitos vistos ao longo do curso, incluindo: – Limpeza e pré-processamento de dados. – Análise exploratória (EDA). – Mineração e vetorização de textos (se houver colunas textuais). – Criação de modelo preditivo. – Avaliação do modelo. – Explicação e interpretação dos resultados. Base de Dados Você deverá utilizar […]

Base de Dados Você deverá utilizar um conjunto de dados real do Kaggle. [Base de Dados – Iris Species](https://www.kaggle.com/datasets/uciml/iris) Etapas Obrigatórias do Projeto 1. Importação e leitura dos dados. 2. Análise exploratória com visualizações. 3. Tratamento de valores ausentes, duplicados e outliers. 4. Codificação de variáveis categóricas (se necessário). 5. Pré-processamento para classificação (scaling, vetorização […]

Etapas Obrigatórias do Projeto 1. Importação e leitura dos dados. 2. Análise exploratória com visualizações. 3. Tratamento de valores ausentes, duplicados e outliers. 4. Codificação de variáveis categóricas (se necessário). 5. Pré-processamento para classificação (scaling, vetorização se houver texto). 6. Divisão entre treino e teste. 7. Criação de pelo menos dois modelos classificadores. 8. Avaliação […]

Dicas – Explore bem os gráficos como `pairplot`, `heatmap`, `scatter`, `boxplot`. – Avalie o desempenho com **accuracy, f1-score, matriz de confusão**. – Utilize `train_test_split`, `StandardScaler`, `CountVectorizer`, `LogisticRegression`, `RandomForestClassifier`, `Naive Bayes`, entre outros. – Justifique as escolhas de modelo e mostre o raciocínio por trás das decisões. Para a entrega da atividade siga as seguintes orientações. […]

​1. Importação e Leitura dos Dados import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt ​url = ‘https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv’ ​df.head()   # 2. Análise Exploratória (EDA)   # Estatísticas descritivas # Informações do DataFrame # Gráfico de pares plt.show() # Heatmap de correlação (apenas colunas numéricas) plt.show() ​3. Limpeza de Dados df.isnull().sum() df.duplicated().sum() […]

  # 2. Análise Exploratória (EDA)   # Estatísticas descritivas # Informações do DataFrame # Gráfico de pares plt.show() # Heatmap de correlação (apenas colunas numéricas) plt.show() ​3. Limpeza de Dados df.isnull().sum() df.duplicated().sum() df.drop_duplicates(inplace=True)   Pré-processamento from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler # Transforma a coluna ‘species’ de string para número Escrever aqui o código -> […]

ATIVIDADE 3 – MUSIC – METODOLOGIA DO ENSINO DE MÚSICA – 53_2025 QUESTÃO 1 A música é uma linguagem universal que transcende palavras, despertando sentimentos e sensações profundas. Nada é mais eficaz e definitivo do que seu poder de impactar, emocionar, arrepiar e despertar os sentidos. Ensinar música vai além da leitura de ritmos e […]

​3. Limpeza de Dados df.isnull().sum() df.duplicated().sum() df.drop_duplicates(inplace=True)   Pré-processamento from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler # Transforma a coluna ‘species’ de string para número Escrever aqui o código -> Escrever aqui o código -> ​ # Padroniza as features numéricas (média 0, desvio-padrão 1) Escrever aqui o código -> ​Escrever aqui o código -> Escrever aqui […]