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01. Descricao do problema: 
   Nesta aula, vamos resolver um problema real usando programação. Imagine que temos um laboratório de análises clínicas que deseja prever os resultados de exames de diabetes com base em características dos pacientes, como idade, peso e altura. Para isso, vamos coletar dados de exames já realizados, onde temos as características dos pacientes e os resultados obtidos. Com esses dados, vamos treinar um algoritmo supervisionado para criar um modelo preditivo. A partir daí, poderemos usar esse modelo para prever os resultados de novos pacientes. Vamos começar a codificar!

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02. Instalacao de bibliotecas: 
   Nesta aula prática, vamos começar configurando o ambiente de trabalho. Vamos criar uma pasta chamada "análise de dados" e configurar um ambiente virtual. Em seguida, vamos instalar algumas bibliotecas, como o Matplotlib e o Seaborn, que serão úteis para a exploração inicial dos dados. O Seaborn é uma biblioteca de visualização de dados que oferece gráficos mais modernos e interessantes. Vamos utilizar essas bibliotecas para carregar os dados, entender sua estrutura e começar a criar nosso modelo. É importante ressaltar que o conjunto de dados utilizado foi criado de forma aleatória, não sendo um conjunto de dados controlado disponível na internet. No mundo real, nem sempre é possível encontrar correlações claras entre as variáveis independentes e a variável alvo. Porém, como cientistas de dados, temos ferramentas e técnicas para extrair novas features e abordagens a fim de encontrar essas relações e fazer previsões mais assertivas. Vamos explorar diferentes formas de visualização dos dados utilizando o Seaborn, que é uma biblioteca gráfica alternativa ao Matplotlib.

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01. Descricao do problema: 
   Nesta aula, vamos resolver um problema real usando programação. Imagine que temos um laboratório de análises clínicas que deseja prever os resultados de exames de diabetes com base em características dos pacientes, como idade, peso e altura. Para isso, vamos coletar dados de exames já realizados, onde temos as características dos pacientes e os resultados obtidos. Com esses dados, vamos treinar um algoritmo supervisionado para criar um modelo preditivo. A partir daí, poderemos usar esse modelo para prever os resultados de novos pacientes. Vamos começar a codificar!

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02. Instalacao de bibliotecas: 
   Nesta aula prática, vamos começar configurando o ambiente de trabalho. Vamos criar uma pasta chamada "análise de dados" e configurar um ambiente virtual. Em seguida, vamos instalar algumas bibliotecas, como o Matplotlib e o Seaborn, que serão úteis para a exploração inicial dos dados. O Seaborn é uma biblioteca de visualização de dados que oferece gráficos mais modernos e interessantes. Vamos utilizar essas bibliotecas para carregar os dados, entender sua estrutura e começar a criar nosso modelo. É importante ressaltar que o conjunto de dados utilizado foi criado de forma aleatória, não sendo um conjunto de dados controlado disponível na internet. No mundo real, nem sempre é possível encontrar correlações claras entre as variáveis independentes e a variável alvo. Porém, como cientistas de dados, temos ferramentas e técnicas para extrair novas features e abordagens a fim de encontrar essas relações e fazer previsões mais assertivas. Vamos explorar diferentes formas de visualização dos dados utilizando o Seaborn, que é uma biblioteca gráfica alternativa ao Matplotlib.

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01. Descricao do problema: 
   Nesta aula, vamos resolver um problema real usando programação. Imagine que temos um laboratório de análises clínicas que deseja prever os resultados de exames de diabetes com base em características dos pacientes, como idade, peso e altura. Para isso, vamos coletar dados de exames já realizados, onde temos as características dos pacientes e os resultados obtidos. Com esses dados, vamos treinar um algoritmo supervisionado para criar um modelo preditivo. A partir daí, poderemos usar esse modelo para prever os resultados de novos pacientes. Vamos começar a codificar!

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02. Instalacao de bibliotecas: 
   Nesta aula prática, vamos começar configurando o ambiente de trabalho. Vamos criar uma pasta chamada "análise de dados" e configurar um ambiente virtual. Em seguida, vamos instalar algumas bibliotecas, como o Matplotlib e o Seaborn, que serão úteis para a exploração inicial dos dados. O Seaborn é uma biblioteca de visualização de dados que oferece gráficos mais modernos e interessantes. Vamos utilizar essas bibliotecas para carregar os dados, entender sua estrutura e começar a criar nosso modelo. É importante ressaltar que o conjunto de dados utilizado foi criado de forma aleatória, não sendo um conjunto de dados controlado disponível na internet. No mundo real, nem sempre é possível encontrar correlações claras entre as variáveis independentes e a variável alvo. Porém, como cientistas de dados, temos ferramentas e técnicas para extrair novas features e abordagens a fim de encontrar essas relações e fazer previsões mais assertivas. Vamos explorar diferentes formas de visualização dos dados utilizando o Seaborn, que é uma biblioteca gráfica alternativa ao Matplotlib.

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01. Descricao do problema: 
   Nesta aula, vamos resolver um problema real usando programação. Imagine que temos um laboratório de análises clínicas que deseja prever os resultados de exames de diabetes com base em características dos pacientes, como idade, peso e altura. Para isso, vamos coletar dados de exames já realizados, onde temos as características dos pacientes e os resultados obtidos. Com esses dados, vamos treinar um algoritmo supervisionado para criar um modelo preditivo. A partir daí, poderemos usar esse modelo para prever os resultados de novos pacientes. Vamos começar a codificar!

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02. Instalacao de bibliotecas: 
   Nesta aula prática, vamos começar configurando o ambiente de trabalho. Vamos criar uma pasta chamada "análise de dados" e configurar um ambiente virtual. Em seguida, vamos instalar algumas bibliotecas, como o Matplotlib e o Seaborn, que serão úteis para a exploração inicial dos dados. O Seaborn é uma biblioteca de visualização de dados que oferece gráficos mais modernos e interessantes. Vamos utilizar essas bibliotecas para carregar os dados, entender sua estrutura e começar a criar nosso modelo. É importante ressaltar que o conjunto de dados utilizado foi criado de forma aleatória, não sendo um conjunto de dados controlado disponível na internet. No mundo real, nem sempre é possível encontrar correlações claras entre as variáveis independentes e a variável alvo. Porém, como cientistas de dados, temos ferramentas e técnicas para extrair novas features e abordagens a fim de encontrar essas relações e fazer previsões mais assertivas. Vamos explorar diferentes formas de visualização dos dados utilizando o Seaborn, que é uma biblioteca gráfica alternativa ao Matplotlib.