Cada vez mais empresas têm investido em análise de dados para conseguir extrair insights por meio de algoritmos baseados em modelos matemáticos e estatísticos. Porém, antes de utilizar esses dados, você precisa saber como prepará-los e como lidar com eles. E isso tem um nome: Feature Engine ou, em português, Engenharia de Recursos. É através dessa etapa que conseguimos transformar e extrair informações relevantes dos dados brutos. Ao criarmos recursos mais significativos e relevantes, melhoramos o desempenho dos algoritmos de Machine Learning, aumentando sua precisão e acurácia.

Neste livro, Thiago Benevides aborda o funcionamento e aplicação prática da Engenharia de Recursos. Você verá como melhorar seus dados ao lidar com valores ausentes, discretização de valores numéricos, padronização de recursos e codificação de valores categóricos. O livro traz ainda como Feature Engine pode ajudar a tratar problemas de dimensionalidade, levando a um modelo mais eficiente e robusto, bem como a evitar falsas análises e equívocos ao extrairmos as informações realmente significativas dos dados. Tudo isso acompanhado de projetos práticos e códigos de exemplo para você aprender com a mão na massa.