Visando avaliar o seminário, solicitou-se aos participantes que se inscreveram, e mesmo àqules que não puderam ou conseguiram se inscrever ou participar do evento, que opinassem sobre sua estrutura, organização e conteúdo, sugestões de melhorias além de solicitar também sugestões à respeito de temas ou tópicos visando aprimorar as próximas conferências. Para tanto, foi elaborado um questionário de pesquisa em Google Forms

O objetivo deste documento é apresentar uma análise simples no conjunto de dados da UCI - Heart Disease Data Set, de forma a ajudar a encontrar os três atributos mais promissores para prever possível estreitamento no diâmetro das veias cardíacas. Os dados utilizados estão disponíveis no UCI Machine Learning Repository (http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Heart+Disease).

Análise exploratória de dados (AED) é uma operação essencial para a análise dos conjuntos de dados (data sets). Às vezes é necessário apenas entender bem os dados estão configurados. Muitas vezes é a etapa realizada antes de se mergulhar na modelagem. De qualquer forma, um grande conjunto de dados não terá utilidade se não for possível extrair dele as informações necessárias. Este notebook buscará mostrar algumas técnicas e códigos de visualização para extrair informações importantes de um conjunto de dados.