Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

O fechamento do Nível 2 consolida o aprendizado de machine learning clássico: o participante entrega um projeto completo que resolve uma dor real de negócio (risco de crédito, churn ou previsão de preços), empacotado em uma API simples de inferência e com documentação transparente de limitações e riscos.

1. Estrutura do Projeto Preditivo de Produção

Entregáveis obrigatórios do Projeto 1:

• 1. Análise Exploratória e Hipóteses de Negócio: Formulação clara do problema e impacto financeiro da previsão;
• 2. Baseline e Pipeline Reprodutível: Comparação transparente de modelos com e sem engenharia de features;
• 3. Interpretabilidade e Explicabilidade: Análise de SHAP identificando as causas que movem as previsões do modelo;
• 4. API de Inferência: Endpoint simples construído com FastAPI ou Flask que recebe dados em JSON e devolve a probabilidade calculada;
• 5. Model Card: Ficha técnica formal documentando escopo de uso recomendado, populações analisadas e riscos de viés.

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