Conteúdo do Curso
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados
Desafio 3: Pipelines
As Pipelines desempenham um papel crucial na racionalização dos fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, garantindo a transição coerente e eficiente dos dados de uma etapa de processamento para outra. Essencialmente, uma pipeline agrupa uma sequência de etapas de processamento de dados e modelagem em uma única estrutura unificada. A principal vantagem do uso de pipelines é a minimização de erros comuns de fluxo de trabalho, como o vazamento de dados ao padronizar ou normalizar os dados.
Tarefa
Aplique a normalização dos dados ao conjunto de dados de vinho, e depois utilize o algoritmo KMeans para agrupar vinhos com base em suas propriedades químicas.
- Aplique a padronização dos dados às características do conjunto de dados de vinho.
- Utilize o algoritmo KMeans para agrupar os vinhos baseando-se em suas propriedades químicas. São necessários
3grupos. - Aplique o pipeline aos dados.
Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixoObrigado pelo seu feedback!
Desafio 3: Pipelines
As Pipelines desempenham um papel crucial na racionalização dos fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, garantindo a transição coerente e eficiente dos dados de uma etapa de processamento para outra. Essencialmente, uma pipeline agrupa uma sequência de etapas de processamento de dados e modelagem em uma única estrutura unificada. A principal vantagem do uso de pipelines é a minimização de erros comuns de fluxo de trabalho, como o vazamento de dados ao padronizar ou normalizar os dados.
Tarefa
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- Aplique a padronização dos dados às características do conjunto de dados de vinho.
- Utilize o algoritmo KMeans para agrupar os vinhos baseando-se em suas propriedades químicas. São necessários
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Desafio 3: Pipelines
As Pipelines desempenham um papel crucial na racionalização dos fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, garantindo a transição coerente e eficiente dos dados de uma etapa de processamento para outra. Essencialmente, uma pipeline agrupa uma sequência de etapas de processamento de dados e modelagem em uma única estrutura unificada. A principal vantagem do uso de pipelines é a minimização de erros comuns de fluxo de trabalho, como o vazamento de dados ao padronizar ou normalizar os dados.
Tarefa
Aplique a normalização dos dados ao conjunto de dados de vinho, e depois utilize o algoritmo KMeans para agrupar vinhos com base em suas propriedades químicas.
- Aplique a padronização dos dados às características do conjunto de dados de vinho.
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As Pipelines desempenham um papel crucial na racionalização dos fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, garantindo a transição coerente e eficiente dos dados de uma etapa de processamento para outra. Essencialmente, uma pipeline agrupa uma sequência de etapas de processamento de dados e modelagem em uma única estrutura unificada. A principal vantagem do uso de pipelines é a minimização de erros comuns de fluxo de trabalho, como o vazamento de dados ao padronizar ou normalizar os dados.
Tarefa
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