Ecosyste.ms: Awesome

An open API service indexing awesome lists of open source software.

Awesome Lists | Featured Topics | Projects

https://github.com/malucor/projeto_educacao_ml

Projeto de Parceria proposto pela EBAC, em que foi escolhido o dataset "Inequality in Education Around the World" para realizar um trabalho de Machine Learning.
https://github.com/malucor/projeto_educacao_ml

aprendizado-de-maquina ebac educacao education ipynb jupyter-notebook machine-learning machinelearning python

Last synced: 7 days ago
JSON representation

Projeto de Parceria proposto pela EBAC, em que foi escolhido o dataset "Inequality in Education Around the World" para realizar um trabalho de Machine Learning.

Awesome Lists containing this project

README

        

# Projeto_Educacao_ML

en:

Partnership Project proposed by EBAC.

Partnership Project Proposal:

Finding a real-life problem that can be solved through data analysis and machine learning. The idea of ​​the project is to explain and justify the relevance of using data to find the solution.

Phases:
- Dissertation about the problem;
- Raise public and non-confidential data sources for the
information collection.
- Carry out exploratory data analysis by raising the main
points relevant to the solution of the problem.
- Build a machine learning or statistical model and
evaluate through modeling techniques.
- Present a data visualization with the results
obtained.

Database used: [Inequality in Education Around the World](https://www.kaggle.com/datasets/iamsouravbanerjee/inequality-in-education-around-the-world)

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

pt_br:

Projeto de Parceria proposto pela EBAC.

Proposta do Projeto de Parceria:

Encontrar uma problemática da vida real que possa ser solucionada através de análise de dados e machine learning. A ideia do projeto é explanar e justificar a relevância do uso de dados para encontrar a solução.

Etapas:
- Dissertar sobre o problema;
- Levantar as fontes de dados públicas e não confidenciais para a
coleta de informações.
- Efetuar a análise exploratória de dados levantando os principais
pontos relevantes para a solução do problema.
- Construir um aprendizado de máquina ou modelo estatístico e
avaliar através de técnicas de modelagem.
- Apresentar uma visualização de dados com os resultados
obtidos.

Banco de dados utilizado: [Inequality in Education Around the World](https://www.kaggle.com/datasets/iamsouravbanerjee/inequality-in-education-around-the-world)