Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

<p>Estudo aprofundado do ciclo de vida de projetos de análise preditiva guiados pela metodologia CRISP-DM em Python (NumPy, Pandas, Scikit-Learn e Polars). Análise das nuances entre modelagem descritiva, preditiva e prescritiva; técnicas avançadas de engenharia de atributos (Feature Engineering): transformações estabilizadoras de variância (Box-Cox, Yeo-Johnson), codificação robusta de variáveis categóricas de alta cardinalidade (Target Encoding com regularização bayesiana e One-Hot), imputação multivariada de dados faltantes (KNN Imputer e MICE), estratégias rigorosas de validação cruzada (K-Fold estratificado, GroupKFold e TimeSeriesSplit) para blindagem total contra vazamento de dados (data leakage), e métricas de avaliação sob desbalanceamento de classes (ROC-AUC, PR-AUC, F1-Score e calibração com Brier Score).</p>

Estudo aprofundado do ciclo de vida de projetos de análise preditiva guiados pela metodologia CRISP-DM em Python (NumPy, Pandas, Scikit-Learn e Polars). Análise das nuances entre modelagem descritiva, preditiva e prescritiva; técnicas avançadas de engenharia de atributos (Feature Engineering): transformações estabilizadoras de variância (Box-Cox, Yeo-Johnson), codificação robusta de variáveis categóricas de alta cardinalidade (Target Encoding com regularização bayesiana e One-Hot), imputação multivariada de dados faltantes (KNN Imputer e MICE), estratégias rigorosas de validação cruzada (K-Fold estratificado, GroupKFold e TimeSeriesSplit) para blindagem total contra vazamento de dados (data leakage), e métricas de avaliação sob desbalanceamento de classes (ROC-AUC, PR-AUC, F1-Score e calibração com Brier Score).

O Pipeline de Análise Preditiva e o Ecossistema Python Científico

A análise preditiva contemporânea supera a mera estatística descritiva ao modelar relaçõe...