Repositório para o #alurachallengedatascience1

Overview

1° Challenge de Dados - Alura

Badge em Desenvolvimento

A Alura Voz é uma empresa de telecomunicação que nos contratou para atuar como cientistas de dados na equipe de vendas. Logo na primeira semana, a liderança nos informa que é muito necessário realizar um estudo quanto ao Churn da empresa. É explicado que o churn indica se um cliente cancelou ou não o contrato com a empresa, e também que, nos casos de perda do cliente a empresa também perde faturamento, o que ocasiona prejuizos na receita final.

Desse modo, nossa liderança informa que temos 4 semanas para buscar uma alternativa que possa minimizar a saída de clientes e nos entrega um conjunto de dados da Alura Voz que contém diversas informações sobre os clientes e também informa se eles deixaram ou não a empresa.

Sabemos que, antes de pensar em qualquer alternaiva, é preciso entender as informações que recebemos e, após uma pequena reunião, concluímos que na primeira semana nós nos dedicaríamos a entender o banco de dados, descobrir os tipos de dados, verificar a existencia de valores incoerentos e corrigi-los caso seja necessário.

Semana 1 - Limpeza dos dados

Dados

Ao observar a Base de dados da Alura Voz, verificamos que essa é uma base disponibilizada via API em formato JSON com várias camandas de dados.

Junnto a esses dados também foi disponibilizado o dicionário dos dados que nele contém todas as informações sobre as colunas do banco de dados.

Nela, além da informação se o cliente deixou ou não a empresa, também contém:

Cliente:

  • gender: gênero (masculino e feminino)
  • SeniorCitizen: informação sobre um cliente ter ou não idade igual ou maior que 65 anos
  • Partner: se o cliente possui ou não um parceiro ou parceira
  • Dependents: se o cliente possui ou não dependentes

Serviço de telefonia

  • tenure: meses de contrato do cliente
  • PhoneService: assinatura de serviço telefônico
  • MultipleLines: assisnatura de mais de uma linha de telefone

Serviço de internet

  • InternetService: assinatura de um provedor internet
  • OnlineSecurity: assinatura adicional de segurança online
  • OnlineBackup: assinatura adicional de backup online
  • DeviceProtection: assinatura adicional de proteção no dispositivo
  • TechSupport: assinatura adicional de suporte técnico, menos tempo de espera
  • StreamingTV: assinatura de TV a cabo
  • StreamingMovies: assinatura de streaming de filmes

Contrato

  • Contract: tipo de contrato
  • PaperlessBilling: se o cliente prefere receber online a fatura
  • PaymentMethod: forma de pagamento
  • Charges.Monthly: total de todos os serviços do cliente por mês
  • Charges.Total: total gasto pelo cliente

Tendo essas informações entendemos nossos dados e, assim, podemos realizar uma análise mais técnica, buscando entender JSON, os dados e realizar o tratamento deles.

Todo o desenvolvimento feito na nossa 1° semana pode ser observado no notebook semana 1.

#alura #alurachallengedatascience1

Conheça a equipe

Sthefanie Monica

Bacharela em Engenharia Elétrica pela UTFPR e atualmente instrutora de Data Science na Alura. Durante o período de graduação realizei diversas pesquisas voltadas à redes neurais e visão computacional, inclusive um período de pesquisa no Hospital Israelita Albert Einstein. No meu tempo livre adoro jogar, seja boardgames ou jogos eletrônicos, e amo conhecer novos lugares e pessoas, então estou sempre planejando a próxima viagem.

Ana Clara

Sou bacharela em Informática Biomédica e atualmente mestranda em Bioengenharia, ambas pela USP. Atuo como pesquisadora FAPESP e instrutora na Escola de Dados da Alura. Já realizei estágio no Hospital das Clínicas-FMRP, sou cofundadora e atual conselheira do grupo Data Girls. Possuo grande interesse na área de Ciência de Dados e Inteligência Artificial com aplicações em diferentes áreas de negócio. Além disso sou apaixonada por livros, séries, games e um bom café.

Bruno Raphaell

Estudante de engenharia elétrica na Universidade Federal do Piauí (UFPI) e atualmente scuba de Data Science na Alura. Apaixonado por música, filmes biográficos e programação. No tempo livre tento sair do prata no LoL, tocar algum instrumento e assistir filmes e séries.

João Miranda

Bacharel em Matemática pela UFMG e cursando MBA em Data Science e Analytics na USP/Esalq. Atualmente sou monitor na Escola de Dados do grupo Alura. Gosta muito de livros, jogos eletrônicos, boardgames e tiro com arco.

Mirla Costa

Graduanda em Engenharia elétrica pela Universidade Federal do Piauí com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Atuo como Scuba na escola de Data Science da Alura sempre amei muito programar, ensinar de trabalhar com tecnologia. Meu tempo livre dedico a brincar com meus animias, assistir animações e séries, além de jogar RPG de mesa.

Owner
Sthe Monica
Instrutora da Alura, engenheira, player de RPG, joguinhos online e apaixonada por tecnologia desde pequena.
Sthe Monica
Evaluate on three different ML model for feature selection using Breast cancer data.

Anomaly-detection-Feature-Selection Evaluate on three different ML model for feature selection using Breast cancer data. ML models: SVM, KNN and MLP.

Tarek idrees 1 Mar 17, 2022
Combines MLflow with a database (PostgreSQL) and a reverse proxy (NGINX) into a multi-container Docker application

Combines MLflow with a database (PostgreSQL) and a reverse proxy (NGINX) into a multi-container Docker application (with docker-compose).

Philip May 2 Dec 03, 2021
A Python-based application demonstrating various search algorithms, namely Depth-First Search (DFS), Breadth-First Search (BFS), and A* Search (Manhattan Distance Heuristic)

A Python-based application demonstrating various search algorithms, namely Depth-First Search (DFS), Breadth-First Search (BFS), and the A* Search (using the Manhattan Distance Heuristic)

17 Aug 14, 2022
Given the names and grades for each student in a class N of students, store them in a nested list and print the name(s) of any student(s) having the second lowest grade.

Hackerank-Nested-List Given the names and grades for each student in a class N of students, store them in a nested list and print the name(s) of any s

Sangeeth Mathew John 2 Dec 14, 2021
A Lightweight Hyperparameter Optimization Tool 🚀

The mle-hyperopt package provides a simple and intuitive API for hyperparameter optimization of your Machine Learning Experiment (MLE) pipeline.

Robert Lange 137 Dec 02, 2022
Quantum Machine Learning

The Machine Learning package simply contains sample datasets at present. It has some classification algorithms such as QSVM and VQC (Variational Quantum Classifier), where this data can be used for e

Qiskit 364 Jan 08, 2023
Predict the demand for electricity (R) - FRENCH

06.demand-electricity Predict the demand for electricity (R) - FRENCH Prédisez la demande en électricité Prérequis Pour effectuer ce projet, vous devr

1 Feb 13, 2022
Book Item Based Collaborative Filtering

Book-Item-Based-Collaborative-Filtering Collaborative filtering methods are used

Şebnem 3 Jan 06, 2022
Data Version Control or DVC is an open-source tool for data science and machine learning projects

Continuous Machine Learning project integration with DVC Data Version Control or DVC is an open-source tool for data science and machine learning proj

Azaria Gebremichael 2 Jul 29, 2021
Built on python (Mathematical straight fit line coordinates error predictor machine learning foundational model)

Sum-Square_Error-Business-Analytical-Tool- Built on python (Mathematical straight fit line coordinates error predictor machine learning foundational m

om Podey 1 Dec 03, 2021
Reggy - Regressions with arbitrarily complex regularization terms

reggy Regressions with arbitrarily complex regularization terms. Currently suppo

Kim 1 Jan 20, 2022
Machine-care - A simple python script to take care of simple maintenance tasks

Machine care An simple python script to take care of simple maintenance tasks fo

2 Jul 10, 2022
DistML is a Ray extension library to support large-scale distributed ML training on heterogeneous multi-node multi-GPU clusters

DistML is a Ray extension library to support large-scale distributed ML training on heterogeneous multi-node multi-GPU clusters

27 Aug 19, 2022
机器学习检测webshell

ai-webshell-detect 机器学习检测webshell,利用textcnn+简单二分类网络,基于keras,花了七天 检测原理: 从文件熵 文件长度 文件语句提取出特征,然后文件熵与长度送入二分类网络,文件语句送入textcnn 项目原理,介绍,怎么做出来的

Huoji's 56 Dec 14, 2022
Pandas DataFrames and Series as Interactive Tables in Jupyter

Pandas DataFrames and Series as Interactive Tables in Jupyter Star Turn pandas DataFrames and Series into interactive datatables in both your notebook

Marc Wouts 364 Jan 04, 2023
Meerkat provides fast and flexible data structures for working with complex machine learning datasets.

Meerkat makes it easier for ML practitioners to interact with high-dimensional, multi-modal data. It provides simple abstractions for data inspection, model evaluation and model training supported by

Robustness Gym 115 Dec 12, 2022
Dieses Projekt ermöglicht es den Smartmeter der EVN (Netz Niederösterreich) über die Kundenschnittstelle auszulesen.

SmartMeterEVN Dieses Projekt ermöglicht es den Smartmeter der EVN (Netz Niederösterreich) über die Kundenschnittstelle auszulesen. Smart Meter werden

greenMike 43 Dec 04, 2022
The Fuzzy Labs guide to the universe of open source MLOps

Open Source MLOps This is the Fuzzy Labs guide to the universe of free and open source MLOps tools. Contents What is MLOps, anyway? Data version contr

Fuzzy Labs 352 Dec 29, 2022
李航《统计学习方法》复现

本项目复现李航《统计学习方法》每一章节的算法 特点: 笔记摘要:在每个文件开头都会有一些核心的摘要 pythonic:这里会用尽可能规范的方式来实现,包括编程风格几乎严格按照PEP8 循序渐进:前期的算法会更list的方式来做计算,可读性比较强,后期几乎完全为numpy.array的计算,并且辅助详

58 Oct 22, 2021
A machine learning toolkit dedicated to time-series data

tslearn The machine learning toolkit for time series analysis in Python Section Description Installation Installing the dependencies and tslearn Getti

2.3k Jan 05, 2023