‫Hola y bienvenido de nuevo a nuestro segundo proyecto de datos estructurados.
‫Ahora, este es realmente emocionante, ¿verdad? Porque vamos a predecir el precio de venta de las excavadoras.
‫¿Quién no ama las excavadoras?
‫Recuerdo que cuando era niño, solía tener todos estos tractores como camiones Tonka y solía jugar con
‫ellos todo el tiempo.
‫Y este es un poco diferente.
‫Por supuesto, es un problema de regresión porque estamos tratando de predecir un número, a. k. una. el precio de venta de
‫las excavadoras.
‫Pero lo que vamos a hacer es tomar datos y, en este caso, los datos ven este pequeño
‫emoji de reloj, tiene un componente de tiempo.
‫Eso significa que en nuestro proyecto anterior, no había series de tiempo.
‫Era solo un gran conjunto de datos estáticos, mientras que en este, hay un componente de fecha de venta, lo que significa que
‫se vendió una excavadora en una fecha determinada.
‫Entonces, lo que haremos es usar las ventas del pasado para intentar predecir las ventas en el futuro.
‫Y esa es la definición de nuestro problema, cierto, es que tomaremos nuestros datos, que están llenos de ventas de excavadoras.
‫Intentamos predecir el precio de venta.
‫Y quiero decir, es posible que estés viendo esta máquina en marcha que atrajo a Daniel.
‫Eso no es una excavadora.
‫Y sí, no, lamentablemente no hay emoji de excavadora.
‫Sin embargo, puede que sea una actualización de Apple, pero ¿quién sabe?
‫Dedos cruzados.
‫Por supuesto, usaremos nuestro marco de aprendizaje automático de seis pasos.
‫Comenzaremos por definir nuestro problema, que es, por supuesto, ver si podemos predecir el precio de venta de
‫las excavadoras.
‫Echaremos un vistazo a algunos datos que encontraremos en una métrica de evaluación que sea adecuada para nuestro problema.
‫Bueno, entonces eche un vistazo a las características de los datos.
‫Por supuesto, probaremos algo de aprendizaje automático, modelado, porque después de todo, nuestro
‫objetivo es construir un modelo de aprendizaje automático que nos ayude a predecir el precio de venta de
‫las excavadoras y durante toda la sesión haremos experimentos.
‫Ahora hemos visto qué herramientas podemos usar y usaremos exactamente el mismo conjunto de herramientas que
‫usamos en el proyecto de datos estructurados anterior, por lo que tendremos pandas, matplotlib y numpty para el
‫análisis de datos, estarán funcionando. dentro del cuaderno dupatta usando nuestro entorno Kondor y usará Saikat learn para cualquier
‫modelo de aprendizaje automático.
‫Ahora, debido a que este es un nuevo proyecto, lo abordaremos como si fuera un nuevo proyecto, tenemos nuestros pasos para tomar
‫en un nuevo proyecto aquí, pero ya hemos pasado por estos.
‫Tenemos nuestra computadora, hemos descargado mini konda instalado.
‫Aquí es donde estamos ahora.
‫Estamos iniciando un nuevo proyecto.
‫Entonces crearemos una nueva carpeta de proyecto.
‫Y ahora, por supuesto, debido a que estamos usando exactamente las mismas herramientas que hicimos en el
‫proyecto de datos estructurados anterior, podría completar este proyecto completo, la predicción del precio de venta de la excavadora en esa
‫carpeta anterior.
‫Sin embargo, para completar, crearemos una nueva carpeta de proyecto o descargaremos nuestros datos de Kagle.
‫Llegaremos a eso en un segundo.
‫Creará un entorno que contiene todas nuestras herramientas que utilizaremos. Usamos nuestro cuaderno Jupiter, ya que nuestro
‫espacio de trabajo realizará el análisis y la manipulación de datos utilizando nuestras herramientas numpty, pandas y matplotlib
‫y luego el aprendizaje automático utilizando Saikat learn.
‫Ahora, por supuesto, si te quedas atascado y no te preocupes, es probable que te quedes atascado todo el tiempo, los
‫pasos que puedes seguir son seguir el código lo mejor que puedas.
‫Pruébelo usted mismo.
‫Recuerda nuestro lema, en caso de duda ejecuta el código.
‫Luego, si desea obtener más información sobre lo que está haciendo una función, recuerde presionar
‫shift y tab para leer la cadena, lo que le dará información de qué está haciendo una función.
‫Si todavía está atascado, por supuesto, no tenga miedo de buscarlo.
‫Derecha.
‫Encontrará recursos como Stack Overflow y la documentación de Saikat aprende pandas.
‫Y luego, si busca y encuentra alguna información, tal vez la copie desde allí, desde la documentación a
‫su cuaderno dupatta.
‫Luego, por supuesto, inténtelo de nuevo.
‫Recuerde, en caso de duda, ejecute el código y, si todavía está atascado, nunca tenga miedo de hacer una pregunta.
‫Si estás sentado en algo, estás pensando, Oh, desearía saber la respuesta a esto y me pregunto si no
‫puedo encontrarla en ningún lado.
‫Solo pregunta.
‫Derecha.
‫Si se encuentra con un problema como ese, lo más probable es que alguien más tenga un problema
‫similar.
‫Así que no tengas miedo de preguntar.
‫Planteó la pregunta.
‫Puede ir a stack overflow o discord o en cualquier otro lugar donde pueda hacer una pregunta.
‫Nunca tenga miedo de hacer una pregunta.
‫Bien.
‫Dicho esto, no esperemos más.
‫Configuremos nuestra carpeta de proyectos y entremos en el segundo proyecto.