Resumo
Neste módulo, você aprendeu a usar Python para explorar, visualizar e manipular dados. A exploração de dados está no centro da ciência de dados e é um elemento-chave na análise de dados e no aprendizado de máquina.
O aprendizado de máquina é um subconjunto da ciência de dados que lida com modelagem preditiva. Em outras palavras, o aprendizado de máquina usa dados para criar modelos preditivos a fim de prever valores desconhecidos. Você pode usar o aprendizado de máquina para prever a quantidade de comida que um supermercado precisa encomendar ou para identificar plantas em fotografias.
O aprendizado de máquina funciona identificando relações entre valores de dados que descrevem as características de algo (suas características, como a altura e a cor de uma planta) e o valor que queremos prever (o rótulo, como a espécie de planta). Estas relações são construídas num modelo através de um processo de formação .
Desafio: analisar dados de voo
Se os exercícios deste módulo inspiraram você a tentar explorar os dados por si mesmo, por que não aceitar o desafio de um conjunto de dados do mundo real contendo registros de voo do Departamento de Transportes dos EUA? Você encontrará o desafio no caderno 01 - Flights Challenge.ipynb !
Nota
O tempo para completar este desafio opcional não está incluído no tempo estimado para este módulo de treinamento. Você pode gastar tão pouco ou tanto tempo nele quanto quiser!