{"id":21193997,"url":"https://github.com/prbpedro/tcc_puc","last_synced_at":"2026-05-08T04:02:21.767Z","repository":{"id":98870783,"uuid":"377116625","full_name":"prbpedro/tcc_puc","owner":"prbpedro","description":"Trabalho de Conclusão de Curso da Pós-graduação Lato Sensu em Ciência de Dados e Big Data - PUCMG","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2022-03-15T19:56:00.000Z","size":13906,"stargazers_count":2,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-08-23T05:06:04.868Z","etag":null,"topics":["classification","decision-tree-classifier","logistic-regression","machine-learning","python","scraping","sklearn","svm-classifier"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Jupyter 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Notebook","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# tcc_puc\n \n## Contextualização\nEste repositório tem como objetivo implementar o trabalho de conclusão de curso da Pós-graduação Lato Sensu em Ciência de Dados e Big Data (PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE MINAS GERAIS) feito por mim, Pedro Ribeiro Baptista.\n \nO mesmo pode ser encontrada no sítio [https://github.com/prbpedro/tcc_puc/blob/main/TCC%20Ci%C3%AAncia%20de%20Dados%20PUCMG%20-%20Pedro%20Ribeiro%20Baptista.pdf](https://github.com/prbpedro/tcc_puc/blob/main/TCC%20Ci%C3%AAncia%20de%20Dados%20PUCMG%20-%20Pedro%20Ribeiro%20Baptista.pdf).\n\nLink da apresentação do trabalho: https://docs.google.com/presentation/d/1mvcSchv_iVVqAWq7_riKRVtEwP4YFqnvh7de9hdofjk/edit?usp=sharing\n \n## Objetivo\nO trabalho se consiste em um estudo sobre análise preditiva classificatória de notícias falsas.\n \nO repositório contém os seguintes Notebooks Jupyter implementados com a linguagem Python na versão 3.6.9:\n* pre_processing_fake_news.ipynb\n* pre_processing_real_news.ipynb\n* running_machine_learning_models.ipynb\n \nTodos os arquivos, imagens, etc. gerados pelos Notebooks Jupyter citados estão armazenados na pasta generated deste repositório.\n \n## pre_processing_fake_news.ipynb\nNotebook Jupyter responsável por criar um conjunto de dados de notícias falsas, preparado para a aplicação de algoritmos classificatórios de aprendizado de máquina.\n\n## pre_processing_real_news.ipynb\nNotebook Jupyter responsável por criar um conjunto de dados de notícias verdadeiras, preparado para a aplicação de algoritmos classificatórios de aprendizado de máquina.\n \n## running_machine_learning_models.ipynb\nNotebook Jupyter responsável executar o treinamento, teste e impressão de resultados dos modelos classificatórios Logistic Regression, Support Vector Machines e Decision trees.\n\n## Execução dos Notebooks Jupyter\n\nSiga os seguintes passos para a execução dos Notebooks Jupyter citados:\n1. Instale o Python na versão 3.6.9\n1. Instale a biblioteca virtualenv -\u003e pip install virtualenv\n1. Crie um novo ambiente de execução virtual Python -\u003e virtualenv venv\n1. Instale as bibliotecas necessárias -\u003e pip install -r requirements.txt\n1. Execute os Notebooks\n\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fprbpedro%2Ftcc_puc","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fprbpedro%2Ftcc_puc","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fprbpedro%2Ftcc_puc/lists"}