Hi, I'm Wellington, Data Scientist & Engineer
Previsão de Preços de Casas
Desenvolvi um modelo previsor ensemble com os 3 melhores modelos para prever o atributo alvo [preço]. No projeto, analisei diversos modelos de regressão, otimizei seus parâmetros e escolhi os melhores para realizar previsões precisas, baseadas em características como número de quartos, área construída, localização, etc. Os modelos foram otimizados com GridSearchCV, e seu desempenho foi avaliado com Validação Cruzada e teste estatístico.
Simulador web interativo desenvolvido com Streamlit, que avalia o risco de inadimplência em empréstimos. A ferramenta utiliza um ensemble de modelos de Machine Learning (MLP, SVM, Decision Tree, Random Forest) previamente treinados e otimizados.
Um chatbot inteligente para WhatsApp desenvolvido com Python, que utiliza modelos de inteligência artificial para fornecer respostas automáticas e interações contextuais.
Um aplicativo web interativo que simula o crescimento de plantas com base em fatores ambientais, utilizando Planejamento de Experimentos (DOE) e modelagem estatística.
Este projeto apresenta um experimento de planejamento de experimentos para otimizar a receita de cupcakes de um cliente. Nosso objetivo é entender como a quantidade de farinha e chocolate afeta o número de cupcakes produzidos (porções). Usando um planejamento fatorial, pode-se analisar os dados com estatística e criar visualizações interativas em Python com: pyDOE2, pandas, seaborn, matplotlib, statsmodels, scipy e numpy.
