E aí, pessoal! Tranquilidade? Hoje vou contar pra vocês sobre uma parada que andei fuçando esses dias: um projetinho “Jennie 2023”. É, o nome é meio aleatório, mas a ideia era brincar um pouco com umas coisas novas e ver no que dava.
Comecei do Zero, Literalmente!
Primeiro, tive que decidir qual ferramenta usar. Como queria algo rápido e fácil, fui de Python com umas bibliotecas que já manjo: Pandas pra mexer com dados, Matplotlib pra uns gráficos e Scikit-learn pra tentar uns modelos de machine learning. Nada de muito sofisticado, só pra ter uma ideia do que dá pra fazer.
Dados, Dados e Mais Dados
- Aí começou a saga de achar os dados. Como o projeto era meio “conceitual”, peguei uns datasets públicos sobre tendências de música, visualizações no YouTube, essas coisas. Limpei a sujeira, organizei as colunas, tirei uns valores faltantes… Aquela trabalheira básica que todo mundo odeia, mas que é essencial.
- Depois de dar um tapa nos dados, comecei a explorar um pouco. Plotei uns gráficos pra ver as distribuições, calculei umas correlações pra ver o que influenciava o que. Descobri umas coisas curiosas, tipo como o número de comentários geralmente acompanha o número de visualizações (óbvio, né?), mas também umas paradas mais sutis.
Modelando a Bagaceira
Aí veio a parte de tentar criar uns modelos. Tentei uns algoritmos de regressão pra prever o número de visualizações com base em outras variáveis, uns modelos de classificação pra tentar identificar o gênero musical com base nas letras das músicas… Deu uns resultados razoáveis, mas nada de espetacular. Acho que precisaria de mais dados e de um conhecimento mais profundo sobre o assunto pra tirar umas conclusões mais precisas.
Apresentando o Resultado (Meio Boca)
No fim das contas, juntei tudo num “relatóriozinho” com os gráficos, as análises e os resultados dos modelos. Nada muito elaborado, só pra ter uma visão geral do que foi feito. O importante era aprender no processo, e nisso eu acho que consegui.
O Que Eu Aprendi?
- A importância da limpeza de dados: Sem dados limpos, não dá pra tirar conclusões decentes.
- A força da visualização: Um gráfico vale mais que mil planilhas.
- Que machine learning não é mágica: Precisa de conhecimento, dados e paciência pra fazer funcionar.
Enfim, foi um projetinho divertido pra dar uma reciclada nos conhecimentos e aprender umas coisas novas. Quem sabe não rola uma versão 2.0 mais pra frente? Fiquem ligados!
