Projetos-Ricardo Felippe

# Dicas DSA

https://mobaxterm.mobatek.net/

        O MobaXterm é uma caixa de ferramentas para computação remota. Em um único aplicativo Windows, ele fornece várias funções personalizadas para programadores, webmasters, administradores de TI e praticamente todos os usuários que precisam lidar com conexões remotas de maneira mais simples.
        MobaXterm fornece todas as importantes ferramentas de rede remota (SSH, X11, RDP, VNC, FTP, MOSH, ...) e comandos Unix (bash, ls, cat, sed, grep, awk, rsync, ...) na área de trabalho do Windows , em um único arquivo exe portátil que funciona imediatamente.
        Se você é usuário Windows, acesse o site abaixo, faça o download e experimente o Moba:

como entregar o resultado do seu modelo preditivo ao cliente

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A decisão sobre como entregar o resultado ao cliente passa pelo que foi acordado com o cliente no começo do projeto. Como o cliente vai usar o resultado do seu trabalho? Essa pergunta foi respondida quando o projeto começou?

Alguns cenários:

Cenário 1: O cliente não tem qualquer experiência com Machine Learning, não tem equipe, não tem infraestrutura e não tem orçamento.

Nesse caso, podemos acordar com o cliente de entregar as previsões do modelo em um simples arquivo csv. Agendamos o modelo para ser executado todos os dias à noite, alimentamos com os novos dados, geramos as previsões e gravamos em um arquivo. Um script Python ou R dá conta do recado aqui. Alguém no lado do cliente pega o csv e alimenta o Power BI ou qualquer outra ferramenta e gera o gráfico com as previsões. Cliente feliz, próximo projeto.

Cenário 2: O cliente quer algo mais automatizado!

Repetimos o que foi feito no cenário 1, mas automatizamos todo o processo com um Robô RPA, que coleta os dados da fonte, aplica um script de preparação dos dados, alimenta e executa o modelo treinado, coleta o csv com as previsões e alimenta uma ferramenta de geração de gráficos. Há o custo de aquisição da ferramenta RPA para criação do Robô. Tudo isso pode ser feito praticamente sem interação humana. Cliente feliz, próximo projeto.

Cenário 3: O cliente quer as previsões em uma planilha Excel no e-mail dos gerentes todos os dias pela manhã.

Repetimos o que foi feito no cenário 2, mas configuramos o Robô RPA para gerar a planilha e enviar por e-mail. Há outra forma de automatizar esse processo? Com certeza, usando programação. Mas RPA requer programação zero e com poucos cliques o Robô estará atendendo seu propósito, gerando logs de execução e sendo executado 24/7. O cliente não precisa pagar FGTS ao Robô, o Robô não tira férias, não fica doente, não leva atestado médico, não pede aumento e não fica navegando pelo Facebook enquanto o trabalho está pendente. Cliente feliz, próximo projeto.

Cenário 4: O cliente tem infraestrutura local e equipe preparada e capacitada para manipular dados.

Podemos entregar o modelo como um container Docker que pode ser incorporado à infra do cliente. O container Docker funcionaria como um Microsserviço. O cliente precisa ter alguém de DevOps para operacionalizar a execução do container. Cliente feliz, próximo projeto.

Cenário 5: O cliente não tem infraestrutura local e muito menos equipe preparada e capacitada para manipular dados.

Podemos publicar o modelo em nuvem AWS ou Azure. O consultor contrata o serviço em nuvem e cobra o custo do cliente, obviamente. O modelo pode ser entregue como uma API, por exemplo. Cliente feliz, próximo projeto.

Cenário 6: O cliente que receber um Dashboard pronto e não quer ter qualquer trabalho.

Podemos contratar o serviço do Power BI ou mesmo do Shiny para linguagem R e o consultor realiza todo o processo, disponibilizando e mantendo o Dashboard para o cliente. O consultor paga pela licença do software e cobra do cliente como custo total do projeto. Cliente feliz, próximo projeto.

Cenário 7: O cliente quer uma aplicação web onde possa fazer as previsões em tempo real.

Podemos serializar o modelo treinado e alimentar uma aplicação web (como é mostrado no curso de Machine Learning). Alguém precisa desenvolver a interface web que vai chamar o modelo e passar os dados via formulário, por exemplo! Quem vai desenvolver a interface web? Isso precisa ser definido no início do projeto e as expectativas alinhadas! Ou então, o cliente não vai ficar feliz! A aplicação web poderia ser um sistema de recomendação com base no modelo preditivo.

Cenário 8: O cliente quer o Pipeline completo internamente.

Construímos o Pipeline de dados, desde a captura e tratamento dos dados usando Kafka por exemplo, passando pela gravação em um Data Lake, até alimentar o modelo de Machine Learning. Entregamos o modelo fazendo previsões como um container Docker. Se vários modelos devem ser oferecidos, usamos Kubernetes para orquestração dos containers. Se o modelo deve ser reconstruído frequentemente por conta de novos dados coletados, trazemos o Spark para a conversa. Como sempre, tudo depende do que foi acordado com o cliente!

Cenário 9: O cliente quer uma app para smartphone.

Ok. Criamos o modelo usando tecnologias que permitam manter o modelo com o menor tamanho possível e incluímos em nossa app. Mas alguém tem que desenvolver a app para iOS e Android. Isso faz parte do custo total do projeto.

Cenário 10: O cliente não sabe o que quer.

Cabe ao consultor compreender as necessidades do cliente e sugerir um dos itens descritos acima ou mesmo encontrar outra alternativa. Esse trabalho adicional de consultoria deve ser cobrado do cliente! Podemos entregar o projeto não como previsões, mas como uma consultoria, indicando ao cliente que ações tomar, com base nas previsões do modelo e na análise do mercado em geral. O resultado da análise pode ser a recomendação de usar tecnologias mais avançadas como Blockchain para evitar fraudes, por exemplo, ou remanejar equipes, ou mesmo investir em um novo segmento de cliente.

E esses são apenas alguns exemplos.

Onde encontrar o conhecimento necessário para executar os cenários acima?

Formação Cientista de Dados – oferece conhecimento para executar os cenários 1, 6, 7 e 8. E também, como criar os modelos.

Formação Inteligência Artificial – oferece conhecimento para executar o cenário 9. E também, como criar os modelos.

Formação Engenheiro de Dados – oferece conhecimento para executar os cenários 4, 5, 7 e 8.

Formação Desenvolvedor RPA – oferece conhecimento para executar os cenários 2 e 3.

Formação Desenvolvedor Microsoft – oferece conhecimento para executar os cenários 1 e 5.

Formação Analista de Inteligência de Mercado – oferece conhecimento para executar o cenário 10.

Formação Java – oferece conhecimento para executar os cenários 1 e 7.

Formação Engenheiro Blockchain - oferece conhecimento para executar o cenário 10 e o cenário 8, dependendo as tecnologias usadas no Pipeline.

Formação Análise Estatística – oferece conhecimento que suporta todas as formações anteriores.
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Como faz?: Para obter apenas as colunas numéricas do dataframe no R e filtrar essa colunas?

Usar os comandos:

        ```
            # Obtendo apenas as colunas numéricas
            colunas_numericas <- sapply(df, is.numeric)
            colunas_numericas

            # Filtrando as colunas numéricas para correlação
            data_cor <- cor(df[,colunas_numericas])
            data_cor
            head(data_cor)

        ```

Passo-a-Passo

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Customizando o R

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