
Entre no ambiente para tirar dúvidas sobre o minicurso no Google Classroom usando o código "oghp52d" sem aspas!
A base de dados completa pode ser encontrada no Kaggle através do link https://www.kaggle.com/snap/amazon-fine-food-reviews. Porém, lembre-se de que, neste projeto, utilizaremos como base de dados os arquivos anexados a esta seção do curso e não a base de dados completa. Dessa forma, você não precisa baixar a base de dados completa em seu computador.
Formulário para avaliação do minicurso: https://forms.gle/t5rQpaLYDgb9e3ybA.
Este curso foi criado para integrar a Semana de Sistemas de Informação da Universidade Federal Rural de Pernambuco. Porém, qualquer pessoa pode fazê-lo se ignorar os momentos em que eu falo sobre a SEMSIS ou sobre avaliação que condiciona o certificado da SEMSIS. O certiticado padrão da Udemy é disponibilizado a todos que concluírem. Este curso trata de relevantes tópicos de Machine Learning e Análise de Sentimentos através de uma abordagem realmente prática. Os participantes serão instruídos para que compreendam a breve teoria apresentada e, em suas próprias máquinas, desenvolvam aplicações em Python capazes de analisar sentimentos em textos por meio do emprego de tecnologias e paradigmas atuais, realizando operações diversas sobre dados variados e implementando classificadores baseados em Naive Bayes e Support Vector Machine treinados para, enfim, visualizar, entender e comparar resultados. Não é necessário ter conhecimentos prévios de Data Science.