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Sobre Mim:

Estudante de Estatística e Ciência de Dados (bacharelado), minhas áreas de interesse são:

• Aprendizado de máquina

• Redes Complexas

• Finanças quantitativas

Contato: m.siniscarchio@gmail.com

Aprendizado Máquina

• Car Price
  • Objetivo
  • Análise qualitativa e quantitativa dos dados
  • Feature engineering
  • Transformar as variaveis categoricas para a regressão
  • Preparacao dos dados
  • Catboost
  • Feature Selection
  • Gradient Boosting
  • Submetendo a predicao
• NBA Matches
  • Objetivo
  • Entendendo os dados
  • Pre-processamento
  • Criacao de algumas features com data
  • Feature Selection
  • EDA
  • Padronização e Train test split
  • Naive Bayes
  • SVM
  • Submetendo NB
  • Submetendo SVM
• Sepsis Detection
  • Objetivo
  • Conhecendo os dados
  • Pre processamento
  • Utilizando o KNN imputer para o preenchimento dos dados nan
  • Treino e teste
  • Regressão Logística
  • Naive Bayes
  • Random forest
  • KNN
  • Submetendo os resultados no Kaggle usando o modelo de classificação: Floresta Aleatória
  • Submetendo os resultados no Kaggle usando o modelo de classificação: KNN

Finanças Quantitativas

• Desafio Quantamental Itaú 2021
  • Objetivo do desafio
  • Abordagem Utilizando Aprendizado de maquina
  • De onde a ideia foi tirada?
  • Dados
  • Indicadores do Mercado
  • Variável a ser predita
  • Analise Exploratoria
  • Aprendizado Supervisionado
  • Validação
  • Backtest
  • Benchmark
  • Conclusão
  • Bibliografia

Estudo

• Modelo de regressão linear simples
  • Modelo
  • Notação
  • Implementando em python
  • Conjunto de pontos para a regressão
  • Utilizando a biblioteca do sklearn