Projeto Datathon - Grupo 97

Este repositório contém os arquivos desenvolvidos pelo Grupo 97 para o desafio do Datathon.

Estrutura do Projeto

• base.csv: Base de dados fornecida pela organização do Datathon.
• Datathon_Grupo_97.ipynb: Notebook Jupyter contendo todo o processo de análise, tratamento de dados, modelagem e geração da submissão.
• submissao.csv: Arquivo final submetido com as previsões do modelo.

Objetivo

O objetivo do desafio foi utilizar dados fornecidos para construir um modelo preditivo que gerasse resultados com base em critérios definidos pela organização do Datathon.

Etapas do Projeto

1. Exploração e análise da base de dados
2. Limpeza e tratamento de dados
3. Criação de variáveis e engenharia de features
4. Treinamento e avaliação de modelos preditivos
5. Geração do arquivo de submissão

Requisitos

• Python 3.8 ou superior
• Bibliotecas principais:
  • pandas
  • numpy
  • scikit-learn
  • matplotlib
  • seaborn
  • xgboost

As dependências podem ser instaladas via pip install -r requirements.txt (arquivo não incluído, mas pode ser gerado com base no notebook).

Execução

1. Abra o arquivo Datathon_Grupo_97.ipynb em um ambiente Jupyter Notebook.
2. Execute as células sequencialmente para reproduzir as análises e gerar a submissão.

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