Contextualização

Python é uma linguagem de programação de alto nível, de fácil aprendizado e interpretada, sendo uma das linguagens de programação mais utilizadas no mundo. Entre os principais usos de Python está a aplicação para Machine Learning, uma ramificação da Inteligência Artificial que busca construir sistemas que são capazes de aprender a partir de dados.

Em suas três décadas de existência, Python tornou-se a linguagem de escolha para muitos programadores e cientistas de dados devido à sua legibilidade, estabilidade, extensibilidade e à vasta gama de poderosas bibliotecas de ciência de dados e Machine Learning como scikit-learn, NumPy, Pandas e Matplotlib. A enorme comunidade de usuários torna Python uma excelente opção para Machine Learning, pois há muitos recursos disponíveis para ajudar você a desenvolver e aperfeiçoar suas habilidades de ML.

Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina, é uma técnica ampamente utilizada para construir sistemas inteligentes, que são capazes de "aprender" de seus erros e experiências. Essa habilidade de aprender permite que os sistemas melhorem seu desempenho sem a necessidade de serem explicitamente programados para fazê-lo. Isso é especialmente útil em aplicações que lidam com grandes quantidades de dados, como reconhecimento de voz, detecção de fraudes, personalização de sites, e muitos outros campos.

Importância do Python e do Machine Learning

Na era atual, onde os dados são o novo petróleo, Python e o Machine Learning são elementos cruciais no mundo da análise de dados. A capacidade de extrair insights significativos desses dados requer a capacidade de criar algoritmos de Machine Learning que podem aprender a partir dos dados.

Python, com suas ricas bibliotecas e comunidade ativa, tornou-se a linguagem de escolha para Machine Learning. Empresas de todos os tamanhos estão utilizando Python e Machine Learning para melhorar seus produtos, otimizar suas operações, fornecer melhor atendimento ao cliente, e muito mais.

Machine Learning, por sua vez, se tornou uma das tecnologias mais revolucionárias e catalisadoras da era da informação. Sua habilidade para extrair padrões e aprender a partir de dados pode ser aplicada em quase todos os setores, incluindo saúde, diversão, transporte e segurança. A demanda por profissionais com habilidades em Python e Machine Learning tem crescido rapidamente, com muitas oportunidades de emprego excitantes e recompensadoras.

Se você está procurando entrar em um campo emocionante que está moldando o futuro, aprender Python para Machine Learning é um excelente lugar para começar!

Materiais Extras

Existem muitos recursos disponíveis online para aprender mais sobre Python e Machine Learning. Aqui estão algumas sugestões:

1. [Python para Machine Learning - YouTube]
2. [Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp - Udemy]
3. [Python Machine Learning - Sebastian Raschka]
4. [Learn Python & Machine Learning (AI) - Kaggle]

Estes materiais podem fornecer uma visão mais aprofundada sobre os conceitos mencionados e serão úteis para o nosso projeto.

Atividade Prática

Criando um Sistema de Recomendação de Filmes com Machine Learning em Python

Objetivo do Projeto

A missão deste projeto é desenvolver um Sistema de Recomendação de Filmes utilizando Python e técnicas de Machine Learning. Esse sistema deve ser capaz de recomendar filmes para os usuários com base nas suas avaliações prévias. O grupo deve utilizar e compreender o processo de análise de dados, pré-processamento, treinamento e teste de modelos de Machine Learning para atingir os objetivos deste projeto.

Este projeto abrangerá conceitos teóricos chave como:

• Algoritmos de Machine Learning: especialmente a abordagem de Filtragem Colaborativa.
• Técnicas de pré-processamento de dados.
• Uso de bibliotecas Python para análise de dados e Machine Learning.
• Validação de modelos de Machine Learning.

Cada grupo deve ser composto por 3 a 5 alunos e o projeto deverá ser concluído no prazo de um mês.

Materiais Necessários

• Python (versão 3.6 ou superior)
• Jupyter Notebook
• Bibliotecas Python: Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn
• Conjunto de dados: [MovieLens Dataset] ou similar.

Descrição Detalhada do Projeto

O Sistema de Recomendação de Filmes é um exemplo clássico na área de Machine Learning. Ele envolve técnicas de análise de dados, pré-processamento, modelagem de Machine Learning e teste de validação. Os sistemas de recomendação são amplamente usados na indústria, com aplicações que vão desde recomendação de filmes (como Netflix), recomendação de produtos (como Amazon), recomendação de músicas (como Spotify), entre outros.

Neste projeto, os alunos serão orientados a seguir o processo de desenvolvimento de um sistema de recomendação de filmes que é baseado em Python e em técnicas de Machine Learning.

Passo a Passo Detalhado para a Realização da Atividade

1. Análise de Dados: Explore o conjunto de dados usando pandas e matplotlib. Faça gráficos e estatísticas descritivas para entender melhor os dados que você tem.

2. Pré-processamento de Dados: Limpe e prepare os dados para o modelo de machine learning. Esta etapa pode incluir a manipulação de valores ausentes, normalização e categorização.

3. Modelagem de Machine Learning: Utilize a biblioteca Scikit-learn para construir um modelo de Machine Learning. Para este projeto, o modelo sugerido é a Filtragem Colaborativa, mas você pode explorar outros modelos se desejar.

4. Treinamento do Modelo: Divida os dados em conjuntos de treinamento e teste e treine o modelo usando os dados de treinamento.

5. Teste e Validação do Modelo: Teste o modelo nos dados de teste e valide seu desempenho. Avalie o desempenho do modelo e faça ajustes conforme necessário.

6. Implementação do Sistema de Recomendação: Desenvolva uma interface simples que leva como entrada as preferências do usuário e retorna as principais recomendações.

7. Documentação: Escreva um relatório detalhado sobre o projeto, incluindo Introdução, Desenvolvimento, Conclusões e Bibliografia utilizada. Este documento deve detalhar o procedimento e as escolhas feitas em cada etapa, e explicar os resultados obtidos.

Entregas do Projeto

1. Código Fonte: O código fonte do projeto, incluindo todos os scripts Python, o Jupyter Notebook e qualquer outra coisa que foi utilizada para criar o sistema de recomendação.

2. Relatório do Projeto: O relatório do projeto é um documento escrito que detalha todo o processo de desenvolvimento e implementação do sistema de recomendação. Deve ser estruturado nos seguintes tópicos:

   • Introdução: Contextualizar o tema, sua relevância e aplicação no mundo real bem como o objetivo deste projeto.

   • Desenvolvimento: Explicitar a teoria por trás do uso de Python para Machine Learning, explicar a atividade em detalhes, indicar a metodologia utilizada e por fim apresentar e discutir resultados obtidos.

   • Conclusão: Concluir o trabalho retomando seus pontos principais, explicitando os aprendizados obtidos e as conclusões sobre o projeto.

   • Bibliografia: Indicar as fontes em que se basearam para trabalhar no projeto como livros, páginas da web, vídeos, etc.

3. Apresentação: Os grupos apresentarão seus projetos para a classe, explicarão o processo que seguiram, mostrarão seu código e demostrarão a funcionalidade do sistema de recomendação de filmes.

O desenvolvimento deste projeto permitirá um aprendizado prático dos conceitos de Machine Learning com Python. Além disso, promoverá habilidades socioemocionais como o trabalho em equipe, comunicação, resolução de problemas e gerenciamento de tempo.