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
vortex particles for simulating smoke in 2d

vortex-particles-method-2d vortex particles for simulating smoke in 2d -vortexparticles_s

12 Aug 23, 2022
A single Python file with some tools for visualizing machine learning in the terminal.

Machine Learning Visualization Tools A single Python file with some tools for visualizing machine learning in the terminal. This demo is composed of t

Bram Wasti 35 Dec 29, 2022
YouTube Spam Detection with python

YouTube Spam Detection This code deletes spam comment on youtube videos based on two characteristics (currently) If the author of the comment has a se

MohamadReza Taalebi 5 Sep 27, 2022
machine learning model deployment project of Iris classification model in a minimal UI using flask web framework and deployed it in Azure cloud using Azure app service

This is a machine learning model deployment project of Iris classification model in a minimal UI using flask web framework and deployed it in Azure cloud using Azure app service. We initially made th

Krishna Priyatham Potluri 73 Dec 01, 2022
This repository contains the code to predict house price using Linear Regression Method

House-Price-Prediction-Using-Linear-Regression The dataset I used for this personal project is from Kaggle uploaded by aariyan panchal. Link of Datase

0 Jan 28, 2022
This repository demonstrates the usage of hover to understand and supervise a machine learning task.

Hover Example Apps (works out-of-the-box on Binder) This repository demonstrates the usage of hover to understand and supervise a machine learning tas

Pavel 43 Dec 03, 2021
MIT-Machine Learning with Python–From Linear Models to Deep Learning

MIT-Machine Learning with Python–From Linear Models to Deep Learning | One of the 5 courses in MIT MicroMasters in Statistics & Data Science Welcome t

2 Aug 23, 2022
Distributed Tensorflow, Keras and PyTorch on Apache Spark/Flink & Ray

A unified Data Analytics and AI platform for distributed TensorFlow, Keras and PyTorch on Apache Spark/Flink & Ray What is Analytics Zoo? Analytics Zo

2.5k Dec 28, 2022
Lseng-iseng eksplor Machine Learning dengan menggunakan library Scikit-Learn

Kalo dengar istilah ML, biasanya rada ambigu. Soalnya punya beberapa kepanjangan, seperti Mobile Legend, Makan Lontong, Ma**ng L*v* dan lain-lain. Tapi pada repo ini membahas Machine Learning :)

Alfiyanto Kondolele 1 Apr 06, 2022
A GitHub action that suggests type annotations for Python using machine learning.

Typilus: Suggest Python Type Annotations A GitHub action that suggests type annotations for Python using machine learning. This action makes suggestio

40 Sep 18, 2022
LibTraffic is a unified, flexible and comprehensive traffic prediction library based on PyTorch

LibTraffic is a unified, flexible and comprehensive traffic prediction library, which provides researchers with a credibly experimental tool and a convenient development framework. Our library is imp

432 Jan 05, 2023
DeepSpeed is a deep learning optimization library that makes distributed training easy, efficient, and effective.

DeepSpeed is a deep learning optimization library that makes distributed training easy, efficient, and effective. 10x Larger Models 10x Faster Trainin

Microsoft 8.4k Dec 30, 2022
scikit-learn is a python module for machine learning built on top of numpy / scipy

About scikit-learn is a python module for machine learning built on top of numpy / scipy. The purpose of the scikit-learn-tutorial subproject is to le

Gael Varoquaux 122 Dec 12, 2022
Machine Learning approach for quantifying detector distortion fields

DistortionML Machine Learning approach for quantifying detector distortion fields. This project is a feasibility study for training a surrogate model

Joel Bernier 1 Nov 05, 2021
icepickle is to allow a safe way to serialize and deserialize linear scikit-learn models

icepickle It's a cooler way to store simple linear models. The goal of icepickle is to allow a safe way to serialize and deserialize linear scikit-lea

vincent d warmerdam 24 Dec 09, 2022
nn-Meter is a novel and efficient system to accurately predict the inference latency of DNN models on diverse edge devices

A DNN inference latency prediction toolkit for accurately modeling and predicting the latency on diverse edge devices.

Microsoft 241 Dec 26, 2022
Bottleneck a collection of fast, NaN-aware NumPy array functions written in C.

Bottleneck Bottleneck is a collection of fast, NaN-aware NumPy array functions written in C. As one example, to check if a np.array has any NaNs using

Python for Data 835 Dec 27, 2022
Bonsai: Gradient Boosted Trees + Bayesian Optimization

Bonsai is a wrapper for the XGBoost and Catboost model training pipelines that leverages Bayesian optimization for computationally efficient hyperparameter tuning.

24 Oct 27, 2022
A benchmark of data-centric tasks from across the machine learning lifecycle.

A benchmark of data-centric tasks from across the machine learning lifecycle.

61 Dec 28, 2022