Você precisa estar logado para ir para o próximo passo.

SciPy-SP #5

Bibliotecas Científicas no Python

 

Você tem algum case interessante utilizando bibliotecas científicas no Python para nos contar? Ou algum material para apresentar alguma dessas bibliotecas? Ou mesmo um apanhado geral de quais são essas bibliotecas e para que elas servem?

Então venha palestrar no nosso último evento do ano!

Coloque a duração prevista ou possibilidades de duração entre colchetes ao final do título da proposta, por exemplo: "Introdução ao Numpy [15 ou 30min]".

Evento no MeetUp


Este evento não aceita mais propostas.

Propostas

author photo

Classificação de variantes genéticas no Kaggle: NLP e classes desbalanceadas

Descrição da solução criada no Laboratório de Inovação do Hospital Albert Einstein para classificação de variantes genéticas na competição Personalized Medicine: Redefining Cancer Treatment, do Kaggle.


Trata-se de um problema de classificação de texto em 9 classes extremamente desbalanceadas. Discutiremos principalmente tópicos de balanceamento de classes e, em menor escala, técnicas de NLP (natural language processing) em Python.


Duração: 30 minutos.

Use os botões abaixo para votar:

author photo

Modelagem de séries temporais financeiras com Python [30 min]

Como fazer previsões de séries temporais financeiras?


Como desenvolver modelos de séries temporais financeiras com Python?


Quais ferramentas existem em Python para modelagem de séries temporais?


Vou responder a estas perguntas apresentando ferramentas em Python de alto nível para a modelagem de séries temporais.


Esta palestra será um remake da apresentação de mesmo tema realizada por mim no encontro do PyData em fevereiro de 2017.


Modelagem de Séries Temporais com Python - PyData fevereiro/2017

Use os botões abaixo para votar:

author photo

Projeto de Machine Learning. Por onde eu começo e onde quero chegar [30 minutos]

Com a quantidade de assuntos, temas, conteúdos e informações fica difícil saber por onde começar. Querer saber tudo de tudo não leva a nada, nunca.


Mostrarei os passos e desafios que enfrentei no meu primeiro projeto de Data Science - Machine Learning.


Ninguém nasce sabendo!

Use os botões abaixo para votar:

author photo

Sympy 101 [15 min]

Quem disse que não dá para fazer no computador contas exatas envolvendo raízes quadradas, pi, número de Euler, derivadas e limites? Nunca mais resolva um sistema linear literal na unha! Esta palestra é um hands-on de introdução ao processamento matemático simbólico em Python usando o Sympy como CAS (Computer Algebra System).

Use os botões abaixo para votar: