- Aula 1 - Tratando os Dados
- Aula 2 - Criando a variável Target
- Aula 3 - Machine Learning: Construindo a Pipeline
- Aula 4 - Machine Learning: Escolhendo o Melhor Modelo
- Aula 5 - Criando a aplicação
Os dados foram obtidos no Kaggle. Temos as seguintes tabelas:
- clientes_cadastrados.csv: contém informações pessoais dos clientes
- clientes_aprovados.csv: é o arquivo que contém todos os registros de pagamento/padrão de cada cliente.
Os dados estão disponíveis na pasta dados deste repositório.
Você pode acessar a aplicação criada em aula aqui.
Construir um modelo de aprendizado de máquina para prever se um cliente é 'bom' ou 'mal' pagador, para saber se ele terá um cartão de crédito aprovado ou não. Após obter o melhor modelo, uma aplicação será criada no Streamlit! Bora criar uma aplicação?!
Vamos lá!!!
