Desenvolva um checklist para limpeza de dados em projetos de Machine Learning. Inclua: 1. Remoção de nulos 2. Padronização de nomes 3. Outliers 4. Encoding 5. Documentação do pipeline.

Monte um modelo básico de pipeline de modelagem de dados. Inclua: 1. Importação 2. Pré-processamento 3. Treinamento 4. Teste 5. Avaliação e retrain.

Crie um guia para interpretar métricas de modelos preditivos. Inclua: 1. Acurácia x Recall 2. Precisão 3. Matriz de confusão 4. Curva ROC 5. Decisão de ajuste.

Crie um manual para gestão do ciclo de vida de modelos em produção. Inclua: 1. Monitoramento 2. Logging 3. Detecção de drift 4. Backup de versões 5. Plano de atualização.

Liste 7 estratégias para trabalho colaborativo em times de ciência de dados. Para cada: 1. Ferramenta 2. Rotina de reunião 3. Critério de performance.

Elabore um checklist detalhado para seleção de algoritmos de machine learning, com o objetivo de escolher o modelo mais adequado para cada problema e para cada conjunto de dados. Detalhes: a) Definição do tipo de problema (classificação, regressão, agrupamento, etc.) b) Análise das características dos dados, como o número de variáveis, o tipo de dados e a distribuição c) Consideração dos requisitos de desempenho, como a precisão, a velocidade e a interpretabilidade d) Experimentação com diferentes algoritmos e comparação dos resultados e) Validação do modelo com dados independentes para garantir a sua generalização.

Crie um guia completo de interpretabilidade de modelos de machine learning, com o objetivo de compreender como os modelos tomam decisões, de identificar possíveis vieses e de aumentar a confiança dos usuários nos resultados. Detalhes: a) Utilização de técnicas de interpretabilidade global, como análise de importância das variáveis e visualização das regras de decisão b) Utilização de técnicas de interpretabilidade local, como LIME e SHAP, para explicar as decisões do modelo para cada instância individual c) Avaliação da estabilidade e da robustez do modelo d) Comunicação dos resultados de forma clara e acessível para os usuários e) Implementação de ações para mitigar os vieses e melhorar a justiça do modelo.

Elabore um checklist detalhado para preparação de dados para modelos de machine learning, com o objetivo de garantir que os dados sejam adequados, limpos, consistentes e que permitam o treinamento de modelos precisos, generalizáveis e interpretáveis. Detalhes: a) Coleta dos dados de diferentes fontes, como bancos de dados, arquivos, APIs e web scraping b) Limpeza dos dados, removendo ou imputando os valores ausentes, corrigindo os erros e removendo os outliers c) Transformação dos dados, escalando, normalizando, codificando e discretizando as variáveis d) Seleção das variáveis mais relevantes, utilizando técnicas de análise de importância e de redução de dimensionalidade e) Criação de novas variáveis, combinando, agregando ou derivando as existentes.

Crie um guia completo de seleção de algoritmos de machine learning, com o objetivo de auxiliar os cientistas de dados a escolherem o algoritmo mais adequado para cada tipo de problema, de dado e de objetivo, considerando as suas vantagens, as suas desvantagens, os seus requisitos e as suas limitações. Detalhes: a) Apresentação dos diferentes tipos de algoritmos, como regressão, classificação, agrupamento, redução de dimensionalidade e aprendizado por reforço b) Explicação de como funcionam os algoritmos, quais são os seus parâmetros e como ajustá-los c) Demonstração de como avaliar o desempenho dos algoritmos, utilizando diferentes métricas, como acurácia, precisão, recall, F1-score, AUC e RMSE d) Comparação dos algoritmos, considerando a sua complexidade, a sua interpretabilidade e a sua capacidade de generalização e) Sugestão de ferramentas e de recursos para implementar e para otimizar os algoritmos.

Elabore um checklist detalhado para avaliação de modelos de machine learning, com o objetivo de verificar se o modelo é preciso, generalizável, robusto, interpretável e que atende aos requisitos do negócio. Detalhes: a) Separação dos dados em conjuntos de treinamento, de validação e de teste b) Escolha das métricas de avaliação mais adequadas para cada tipo de problema, como acurácia, precisão, recall, F1-score, AUC e RMSE c) Utilização de técnicas de validação cruzada, para estimar o desempenho do modelo em diferentes subconjuntos dos dados d) Análise da curva de aprendizado, verificando se o modelo está aprendendo com os dados e se não está sofrendo de overfitting ou de underfitting e) Interpretação dos resultados, identificando os fatores que influenciam a predição e as oportunidades de melhoria.

Crie um guia completo de engenharia de features (feature engineering), com o objetivo de auxiliar os cientistas de dados a selecionarem, a transformarem e a criarem as variáveis (features) que serão utilizadas para treinar os modelos de machine learning, de forma a melhorar a sua precisão, a sua interpretabilidade e a sua generalização. Detalhes: a) Seleção das features mais relevantes, utilizando técnicas como análise de correlação, importância de features e seleção univariada b) Transformação das features, utilizando técnicas como normalização, padronização, discretização e codificação c) Criação de novas features, combinando, agregando ou derivando as features existentes d) Validação das features, verificando se elas são úteis, relevantes e que não introduzem ruído ou viés no modelo e) Documentação das features, explicando o seu significado, a sua origem e a sua transformação.