Olá, Reader, como foi o final de semana?

A edição 170 do Boletim AM está no ar!

Rodei outro dia uma rede neural para previsão de preço de celulares.

Algumas dezenas de features.

Análise exploratória na base de dados do cliente.

Algumas milhares de observações.

Nada muito complexo.

Rede estimada, acurácia bem ruim, próxima a 70%.

Como melhorar? Estimar outra arquitetura? Mais neurônios? Mais épocas? Mudar o batch size?

Nada.

Vamos olhar os dados de novo?

Passada nos dados, putz, as escalas das variáveis estão bem diferentes entre si, algumas dummies no meio do caminho...

Vamos normalizar esses dados?

Normalização simples, roda o modelo de novo, acurácia vai para 98%.

A vida volta a fazer sentido...

Observe que, em nenhum momento acima, eu falei de python, sql, R ou qualquer ferramenta.

Estamos falando de fundamentos.

E isso que tento passar nas minhas sessões de mentoria com os alunos.

Desenhei nossas formações e o AM Black para serem programas híbridos, que contam com conteúdo gravado disponível na plataforma mais um suporte individual na plataforma mais um acompanhamento direto feito por mim.

O aluno então adquire um dos programas e é imediatamente convidado a se reunir comigo, em uma seção de 30 a 40 minutos, onde fazemos três coisas.

Primeiro, o aluno conta um pouco da estória pessoal dele, seu background e os desafios que têm pela frente.

Depois, compartilho minha tela e apresento a plataforma.

Por fim, gero um compromisso com o aluno em torno de um ou dois cursos a serem feitos em um mês.

O encontro é finalizado com o compromisso firmado e uma segunda conversa deixada agendada para que possamos avaliar sua evolução.

Entre a primeira e a segunda conversa, já devidamente apresentado à plataforma, o aluno tem então alguns cursos para fazer e um suporte atento às suas necessidades.

Mais do que isso: ele tem um plano bem definido de onde irá chegar a partir daquele acompanhamento.

Desenhei esses programas para incluírem um ciclo básico e outro de especialização.

No ciclo básico, o aluno é alfabetizado em dados.

Significa dizer que ele irá aprender a resolver problemas com dados.

Se quer gerar previsão de demanda do produto da sua empresa, por exemplo, ele irá entender que para isso, precisa dominar o ciclo de análise de dados.

Terá de coletar dados de alguma(s) fonte(s).

Tratar dados brutos e torná-los comparáveis entre si.

Rodar um - ou alguns - modelo(s).

Validar, interpretar e apresentar resultados.

Esse ciclo de análise de dados, em geral, não é linear e muito menos único.

O que isso quer dizer?

Você não vai "encontrar o melhor modelo" de primeira.

Provavelmente vai precisar testar algumas dezenas de variáveis (ou features) que façam sentido.

Excluir e incluir algumas vezes.

Rodar alguns modelos.

Tratar e limpar muitas e muitas vezes.

Até que as coisas façam sentido para colocar naquele relatório bonito que você apresenta para o seu cliente ou gestor.

E se quiser ajuda nesse processo, conte conosco!

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Um abraço,
​Vítor Wilher — Análise Macro​
​A verdade está nos dados

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