ECO 5056 - IA e CD - Gabriel

Comparação entre R e SAS no Brasil - IA Generativa  Prompt: Comparação entre R e SAS no Brasil IA Gemini Data: 26/3/2025 Comparação entre SAS e R no Brasil A utilização de SAS e R no Brasil reflete uma tendência global, mas com nuances específicas do mercado brasileiro. Ambas as ferramentas são amplamente utilizadas para análise de dados, mas possuem características e aplicações distintas. SAS Histórico e Mercado : SAS tem uma longa tradição no mercado brasileiro, especialmente em setores como bancos, finanças e saúde. Sua reputação de confiabilidade e suporte técnico robusto o torna uma escolha frequente para empresas que lidam com dados críticos e precisam de soluções estáveis e auditáveis. Vantagens: Confiabilidade e estabilidade. Suporte técnico especializado. Documentação abrangente. Adequado para grandes volumes de dados e aplicações empresariais. Desvantagens: Custo elevado de licenciamento. Menor flexibilidade e capacidade de personalização em comparação com R. Curva ...

 Promt: Comparação entre SAS e R no Brasil nas empresas IA Gemini A comparação entre SAS e R no contexto empresarial brasileiro envolve diversos aspectos, desde a usabilidade e custo até a comunidade de suporte e a aplicação em diferentes setores. Aqui está uma análise detalhada: SAS (Statistical Analysis System): Características: É uma plataforma de software estatístico comercial, conhecida por sua robustez e confiabilidade. Oferece uma ampla gama de funcionalidades para análise de dados, modelagem preditiva, business intelligence e gerenciamento de dados. Possui uma interface gráfica intuitiva, facilitando o uso para usuários com diferentes níveis de habilidade técnica. É amplamente utilizado em setores como finanças, saúde e telecomunicações, onde a precisão e a segurança dos dados são cruciais. Possui um ótimo suporte ao cliente. Vantagens: Alta confiabilidade e estabilidade, especialmente para grandes volumes de dados. Suporte técnico especializado e documentação abrangente. I...

 A estatística robusta é um ramo da estatística que busca desenvolver métodos e técnicas que sejam menos sensíveis a violações das pressuposições dos modelos estatísticos tradicionais, como a normalidade dos dados e a presença de outliers. Sua importância reside em diversas áreas, como: 1. Tomada de decisões mais confiáveis: Menor influência de outliers: Ao lidar com dados do mundo real, é comum encontrar valores discrepantes (outliers) que podem distorcer significativamente os resultados de análises estatísticas tradicionais. A estatística robusta oferece métodos que minimizam a influência desses outliers, levando a conclusões mais confiáveis. Menos sensibilidade a erros de medição: Erros de medição e outras fontes de variação nos dados podem afetar a precisão das análises. A estatística robusta ajuda a mitigar esses efeitos, garantindo que as conclusões sejam mais estáveis e precisas. Violação de pressuposições: Muitos métodos estatísticos tradicionais assumem que os dados seguem...

        Horários de Consulta do Gabriel e link e whatsapp Programação semanal em: https://sites.google.com/usp.br/horarios-consulta-gabriel    - Sábados das 18 às 19  - Domingos das 17:30 às 18:30 Nos dias 22 e 23 de março não teremos horário de consultas. No Link: https://meet.google.com/xgf-jman-pyv   WhatsApp 019 - 988 - 627 - 438  

   Exemplo de Regressão Simples no Excel e SAS com Outlier - Ciência de Dados Robusta - ML S para Predição   Exemplo de Regressão  Ciência de Dados Robusta - ML S para Predição   Colocando Outlier no Exemplo - Cuidado !!!            Outlier - Dado Fora de Contexto : ·          Destrói Tudo o que pode ser feito em Excel; ·         Destrói tudo o que aprenderão na Graduação e Pós-graduação nos Programas Atuais da USP em Piracicaba (tirando minhas disciplinas). ·          Difícil visualizar Outlier em Big Data: o     Como Resolver o     CD Robusta – Em SAS, R ou Python. Rodar antes da IA,  critério  de seleção de  Variáveis  Preditoras, por exemplo antes de rodar no Weka.     Dados para Importar: Programa SAS para Rodar Ciência d...

 A escolha de diferentes algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado para classificação é uma prática comum e essencial no campo da ciência de dados. A razão para isso reside na natureza complexa e variada dos dados e problemas que enfrentamos. Cada algoritmo possui suas próprias características, pontos fortes e limitações, tornando-os mais adequados para determinados tipos de dados e tarefas. Aqui estão alguns motivos pelos quais você utilizaria diferentes algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado para classificação: Diversidade de Dados : Os dados do mundo real são extremamente diversos. Eles podem ser lineares, não lineares, balanceados, desbalanceados, com muitas ou poucas características, etc. Alguns algoritmos, como a regressão logística, funcionam bem com dados lineares, enquanto outros, como as árvores de decisão e as redes neurais, são mais adequados para dados não lineares. Ao experimentar diferentes algoritmos, você pode descobrir qual deles se adapt...

  Dinâmica de IA Indutiva Supervisionada para Classificação - Ratos - Weka Arquivo  Hantavirus/Ratos  para download:  Arquivo Weka - Clicar Aqui

  A estatística robusta é um ramo da estatística que busca desenvolver métodos e técnicas que sejam menos sensíveis a violações das pressuposições dos modelos estatísticos tradicionais, como a normalidade dos dados e a presença de outliers. Sua importância reside em diversas áreas, como: 1. Tomada de decisões mais confiáveis: Menor influência de outliers: Ao lidar com dados do mundo real, é comum encontrar valores discrepantes (outliers) que podem distorcer significativamente os resultados de análises estatísticas tradicionais. A estatística robusta oferece métodos que minimizam a influência desses outliers, levando a conclusões mais confiáveis. Menos sensibilidade a erros de medição: Erros de medição e outras fontes de variação nos dados podem afetar a precisão das análises. A estatística robusta ajuda a mitigar esses efeitos, garantindo que as conclusões sejam mais estáveis e precisas. Violação de pressuposições: Muitos métodos estatísticos tradicionais assumem que os dados segue...

   Dinâmica de IA Indutiva Supervisionada para Classificação - Ratos - Weka Arquivo  Hantavirus/Ratos  para download:  Arquivo Weka - Clicar Aqui

  Exemplo de Regressão Simples no Excel e SAS com Outlier - Ciência de Dados Robusta - ML S para Predição   Exemplo de Regressão  Ciência de Dados Robusta - ML S para Predição   Colocando Outlier no Exemplo - Cuidado !!!            Outlier - Dado Fora de Contexto : ·          Destrói Tudo o que pode ser feito em Excel; ·         Destrói tudo o que aprenderão na Graduação e Pós-graduação nos Programas Atuais da USP em Piracicaba (tirando minhas disciplinas). ·          Difícil visualizar Outlier em Big Data: o     Como Resolver o     CD Robusta – Em SAS, R ou Python. Rodar antes da IA,  critério  de seleção de  Variáveis  Preditoras, por exemplo antes de rodar no Weka.     Dados para Importar: Programa SAS para Rodar Ciência de Dado...

Dinâmica IA Indutiva Não Supervisionada para Classificação - Linguagem SAS - Pivot Tables - IMC Professores UML - Unsupervised Machine Learning: Machine Learning Não Supervisionado Dados:     - Categoria: Variável Classificatória     - IMC: Primeira Variável Preditora - Indice de Massa Corporal     - Movim: Segunda Variável Preditora - Movimentação caminhando ou correndo por semana (Km)      - KCal:  Quilocalorias consumidas por dia. Terceira Variavel Preditora Categ IMC Movim KCal ATL 20,9 60,9 3259 ATL 21,3 54,8 3100 ATL 19,3 49,6 2800 ATL 21,1 52,3 3300 SEMI 22,4 14,9 2600 SEMI 21,9 17,8 2700 SEMI 23,8 18,6 3200 SEMI 24,1 15,1 3300 SEDE 27,3 2,5 2700 SEDE 23,4 4,3 2300 SEDE 25,2 2,3 2600 SEDE 26,4 2,6 3200 PROF 26,2 4,1 2600 PROF 24,2 2,1 2700 PROF 25,4 1,9 2650 Obter as Médias por Data Crunching - Pivot Table Categor IMC Movim Kcal ATL 20,65 54,4 3114,75 PROF 25,27 2,7 2650 SEDE 25,58 2,925 2700 SEMI 23,05 16,6 2950   ...