GitHub - keziacamposcs/AnaliseDeDados-e-MachineLearning: Nesse repositório contém minhas Análises de Dados e aplicações de Machine Learning.

Machine Learning que consegue prever Fake News - baseado nos estudos do Canal Codifike: Aqui
Análise de dados de Taxa de suicídios entre os anos de 1985 e 2016 - baseado nos estudos do Canal Carlos Melo: Aqui #SetembroAmarelo
(Depto. RH) Análise de funcionários e modelo capaz de prever quais funcionários podem deixar a empresa: Aqui
Análise de risco de emprestimos baseados nos dados de crédito - utilizando Dataset Kaggle: Aqui
(Depto. Marketing) Modelo voltado para a otimização da estratégia de marketing realizando a segmentação de clientes: Aqui
(Depto. Vendas) Modelo com implementação de série temporais para prever preços futuros de produtos: Em manutenção

Todos os modelos contidos nessa pasta foram baseados nos tutoriais oferecidos do TensorFlow.

Classificação Básica de Imagens - utilizando dataset de roupas aplicando Keras: Aqui
Classificação Básica de Texto - utilizando textos de avaliação de filmes do IMDb: Aqui
Previsão do Consumo de Combustível: Aqui

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 46 Commits
Apresentação		Apresentação
TensorFlow		TensorFlow
AnaliseDeCreditoDeClientes.ipynb		AnaliseDeCreditoDeClientes.ipynb
AnaliseDeDados_RH.ipynb		AnaliseDeDados_RH.ipynb
AnaliseRiscoContaBanco.ipynb		AnaliseRiscoContaBanco.ipynb
Analise_De_Bicicletas.ipynb		Analise_De_Bicicletas.ipynb
AtitivadadePUC_ComissaoVendas.ipynb		AtitivadadePUC_ComissaoVendas.ipynb
AtividadePUC_Enem2019.ipynb		AtividadePUC_Enem2019.ipynb
AtividadePUC_Regressão.ipynb		AtividadePUC_Regressão.ipynb
MachineLearning_FakeNews.ipynb		MachineLearning_FakeNews.ipynb
README.md		README.md
SegmentaçãoDeClientes_MKT.ipynb		SegmentaçãoDeClientes_MKT.ipynb
SetembroAmarelo.ipynb		SetembroAmarelo.ipynb

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