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O objetivo deste experimento foi identificar outliers nos dados de acessos ao blog Viagem de Cinema , durante o período de 01/06/2022 até 30/04/2023, quando foram verificadas ocorrências de muitas dessas anomalias. Como base de comparação, o blog recebia 176 acessos diários, em média, mas chegou a ter um pico de 1.543 num único dia. Para detectar as anomalias, foram utilizados os seguintes algoritmos : Histogram-Based Outlier Score (HBOS), que identifica outliers através do

Participando da Digital Transformation EXPO, em Londres (Fotos: acervo pessoal). A Digital Transformation EXPO  (DTX) foi realizada nos 3 e 4/10/2024, no ExCel, em Londres. Foram dois dias de trocas de ideias com os expositores do evento e de atualizações profissionais assistindo palestras relacionadas à inteligência artificial, ciência de dados, estratégia de negócios, transformação digital, segurança da informação e muito mais, que foram ministradas por executivos e lideran

O objetivo deste projeto foi analisar o padrão de acessos ao blog Viagem de cinema ao longo de 12 anos, período foi de 01/06/2010 até 31/05/2022 , e identificar qual o modelo funciona melhor para fazer predições com eles: o Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) ou o Multilayer Perceptron (MLP). O blog Viagem de cinema publica conteúdo sobre locações de filmes e séries de tevê desde maio de 2010. Ele foi construído usando Blogger, uma plataforma de criação,

Com o objetivo de extrair insights de uma base de filmes para seleção e criação de conteúdo para um guia sobre locações em Londres, criei um modelo de Machine Learning que agrupasse os dados da melhor forma possível, usando algoritmos de clusterização. A base usada foi disponibilizada pelo portal IMDb no site do Kagle, que possui mais de 85 mil filmes, procedentes de países de todas as partes do mundo. Para o meu estudo, utilizei apenas 100 filmes produzidos, parcial ou total