‫Olá, bem-vindo de volta ao nosso segundo projeto de dados estruturados.
‫Agora, este é muito emocionante, certo, porque vamos prever o preço de venda dos bulldozes.
‫Quem não gosta de bulldozes?
‫Eu me lembro quando era criança, tinha todos esses tratores como os caminhões Tonka e brincava com
‫eles o tempo todo.
‫E este é um pouco diferente.
‫Claro, é um problema de regressão porque estamos tentando prever um número, a. k. uma. o preço de venda de
‫bulldozes.
‫Mas o que vamos fazer é pegar dados e, neste caso, os dados veem esse pequeno
‫emoji de relógio, tem um componente de tempo.
‫Isso significa que em nosso projeto anterior não havia série temporal.
‫Era apenas um grande conjunto de dados estáticos, enquanto neste aqui há um componente de data de venda, o que significa que
‫uma escavadeira foi vendida em uma determinada data.
‫E então o que faremos é usar as vendas do passado para tentar prever as vendas no futuro.
‫E essa é a nossa definição de problema, certo, é que pegaremos nossos dados, que estão cheios de vendas de escavadeiras.
‫Estamos tentando prever o preço de venda.
‫E quero dizer, você pode estar olhando para essa máquina em funcionamento que atraiu Daniel.
‫Isso não é uma escavadeira.
‫E sim, não, infelizmente não há emoji de escavadeira.
‫No entanto, pode ser uma atualização vinda da Apple, mas quem sabe?
‫Dedos cruzados.
‫Claro, vamos usar nossa estrutura de aprendizado de máquina de seis etapas.
‫Começaremos definindo nosso problema, que é, claro, ver se podemos prever o preço de venda
‫dos bulldozes.
‫Veremos alguns dados que encontraremos em uma métrica de avaliação adequada para o nosso problema.
‫Bem, então dê uma olhada nas características dos dados.
‫Vamos, é claro, tentar um pouco de aprendizado de máquina, modelagem, porque afinal, esse
‫é o nosso objetivo é construir um modelo de aprendizado de máquina que nos ajude a prever o preço de
‫venda da escavadeira e durante toda a sessão estaremos fazendo experimentos.
‫Agora vimos quais ferramentas podemos usar e vamos usar exatamente o mesmo conjunto de ferramentas
‫que usamos no projeto de dados estruturados anterior, então teremos pandas, matplotlib e numpty para análise de
‫dados, estarão funcionando dentro do notebook dupatta usando nosso ambiente Kondor e usará Saikat learn para qualquer modelagem
‫de aprendizado de máquina.
‫Agora, porque este é um novo projeto vai abordá-lo como se fosse um novo projeto, nós temos nossos passos para
‫realizar um novo projeto aqui, mas já passamos por isso.
‫Temos nosso computador, baixamos o mini konda instalado.
‫É aqui que estamos agora.
‫Estamos iniciando um novo projeto.
‫Então, vamos criar uma nova pasta de projeto.
‫E agora, é claro, porque estamos usando exatamente as mesmas ferramentas que usamos no projeto
‫de dados estruturados anterior, você pode concluir todo o projeto, a previsão do preço de venda do bulldozer na
‫pasta anterior.
‫No entanto, para completar, vamos criar uma nova pasta de projeto ou baixar nossos dados do Kagle.
‫Veremos isso em um segundo.
‫Irá criar um ambiente que conterá todas as nossas ferramentas que usaremos, usamos nosso notebook Jupiter, pois
‫nosso espaço de trabalho fará a análise e manipulação de dados usando nossas ferramentas numpty, pandas e matplotlib e,
‫em seguida, aprendizado de máquina usando Saikat learn.
‫Agora, é claro, se você travar e não se preocupar, provavelmente ficará travado o tempo todo. As etapas que
‫você pode seguir são acompanhar o código da melhor maneira possível.
‫Experimente você mesmo.
‫Lembre-se do nosso lema, em caso de dúvida, execute o código.
‫Então, se você quiser saber mais sobre o que uma função está fazendo, lembre-se de pressionar
‫shift e tab para ler a string, que lhe dará algumas informações sobre o que uma função está fazendo.
‫Se você ainda estiver preso, é claro que não tenha medo de procurá-lo.
‫Direito.
‫Você encontrará recursos como Stack Overflow e a documentação para Saikat aprender pandas.
‫E então se você pesquisar e encontrar alguma informação, talvez você copie de lá, da documentação para o
‫seu caderno dupatta.
‫Então, é claro, tente novamente.
‫Lembre-se, em caso de dúvida, execute o código e, se ainda estiver travado, nunca tenha medo de fazer uma pergunta.
‫Se você está sentado em algo, está pensando: Oh, gostaria de saber a resposta para isso e me pergunto se
‫não consigo encontrar em lugar nenhum.
‫Basta perguntar.
‫Direito.
‫Se você está enfrentando um problema como esse, é mais do que provável que outra pessoa esteja enfrentando um problema
‫semelhante.
‫Portanto, não tenha medo de perguntar.
‫Fiz a pergunta.
‫Você pode ir para a pilha de estouro ou discórdia ou em qualquer outro lugar onde você pode fazer uma pergunta.
‫Nunca tenha medo de fazer uma pergunta.
‫Tudo bem.
‫Com isso dito, não vamos esperar mais.
‫Vamos configurar nossa pasta de projeto e entrar no segundo projeto.