#DM2018 DM assignment 2018
O nome do projeto no Overleaf (e desse repositório aqui) é provisõrio. Quando acharmos o tema definitivo, a gente troca.
O enunciado lista algumas coisas que ele espera ver no trabalho:
- Data mining function
- Strong exploratory analysis
- Strong data preprocessing
- Library integration
- Strong technical report
- Jupyter Notebook project
O technical report deve ter até 16 páginas e estar no formato padrão da SBC. O projeto no Overleaf já está nesse padrão. As seções que ele pede que constem no relatório são:
- Motivation, problem definition
- Data preprocessing (background)
- Data mining function (background)
- Methodology
- Experimental evaluation
no Jupyter, ele espera ver:
- Exploratory analysis
- Analysis of results
O link para o projeto no Overleaf é para acesso read-only. O link para edição segue depois em privado via Whatsapp (essa preocupação é porque qualquer um que tenha o link de edição pode alterar o arquivo) 😖
Ano passado, os alunos já desenvolveram os seguintes temas:
- Flight delay prediction
- Sequence mining of flight data
- Airport delay propagation
- Frequent pattern mining
Se decidirmos por explorar um desses temas, precisamos partir do trabalho já feito pelos outros alunos (tem que pedir ao Ogasawara). Eu, particularmente, prefiro fazer algo diferente. Daí o objetivo da primeira fase: explorar e analisar pra ver se encontramos algo interessante pra fazer.
É isso aí, rapaziada. Mãos à obra!
Abs! J
Ps. Achei a página do site da ANAC de onde ele tirou os dados dos voos.
Link para o trabalho de predição de atrasos em voos do Fabien (Kaggle) https://www.kaggle.com/fabiendaniel/predicting-flight-delays-tutorial