PyBR15 - Cada um Com Seu Modelo

Palestra Utilizada na https://2019.pythonbrasil.org.br/

Todo mundo gosta de classificar seus gastos a sua maneira, então, como sugerir uma classificação "única" para uma base gigante de pessoas? Nesta palestra, apresentaremos uma solução para modelar, treinar, predizer e sugerir em qual classificação determinado lançamento financeiro se encaixa. De maneira dinâmica e automática, utilizando scikit-learn, temos uma solução que cria e gerencia automaticamente modelos individuais para os usuários da plataforma Conta Azul. Uma solução robusta e simples, feita para permitir personalização e automatização aos usuários na hora de realizar seus lançamentos financeiros

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1. Cada um com
   seu modelo
   Criando um modelo de classificação e de sugestão único por usuário
   

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2. ● Nerd / Geek / Livros / Quadrinho / Games / Cervejas
   ● Itu(SP) -> Limeira(SP) -> Campinas(SP) -> Joinville(SC)
   ● Unicamp / FIAP
   ● Delphi-> SQL -> C# -> DBA -> Dados -> Ciência de Dados
   ● 10+ anos na área de TI
   ● Codenation
   ● Python Joinville & Data Science Joinville
   ● Python Brasil: Segunda participação e a Primeira palestra
   Gabriel Bellon (Gabu) /
   @gabubellon
   

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3. CADÊ MEU DINHEIRO ?
   

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4. TUDO EM UMA PLANILHA !
   

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5. MAS NÃO TEM UM APP ?
   

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10. ALUGUEL IMPOSTOS
    SALÁRIOS
    TAXAS
    VENDAS RECEBIMENTOS
    CADA UM NA SUA CAIXA !
    

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11. BENDER
    

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12. BENDER
    

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13. BENDER
    

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14. Primeira versão
    Custo
    Segurança
    Manutenção
    BENDER
    

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16. DATA
    

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19. SALÁRIO
    

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20. SALÁRIO
    VENDAS
    

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21. SALÁRIO
    VENDAS ALUGUEL
    

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22. CLASSIFY !
    

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29. ALUGUEL
    ALUGUEL
    

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31. RECEB.
    ALUGUEL
    PAGTO.
    ALUGUEL
    

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32. CLASSIFY (2)
    

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34. PAGTO.
    ALUGUEL
    RECEB.
    ALUGUEL
    

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35. PAGTO.
    ALUGUEL
    RECEB.
    ALUGUEL
    

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39. CLASSIFY FORMA FINAL !
    

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40. PAGTO.
    ALUGUEL
    RECEB.
    ALUGUEL
    SCORE - Acertando Melhor
    ACCURACY - Com Maior Frequência
    

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41. PAGTO.
    ALUGUEL
    RECEB.
    ALUGUEL
    SCORE - Acertando Melhor
    ACCURACY - Com Maior Frequência
    PAGTO.
    ALUGUEL
    RECEB.
    ALUGUEL
    

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42. PAGTO.
    ALUGUEL
    RECEB.
    ALUGUEL
    SCORE - Acertando Melhor
    ACCURACY - Com Maior Frequência
    PAGTO.
    ALUGUEL
    RECEB.
    ALUGUEL
    RECEB.
    ALUGUEL
    

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57. ● Múltiplos Modelos:
    ○ 1 modelo para crédito e 1 para débito Global;
    ○ 1 modelo para crédito e 1 para débito para Cada cliente;
    ○ ~60% da base possui seu próprio modelo.
    ● Diminuição de custos
    ○ ~90% em relação solução anterior.
    ● Velocidade
    ○ Treino: Cerca de 6hs (PARA TODA A BASE!);
    ○ Predição: Milésimos de segundos;
    ○ 3K: predições em média por minuto (set/19);
    ○ 12K: pico de predições por minuto (set/19);
    ● Solução:
    ○ (Praticamente) Open-Source;
    ○ Algoritmos simples e "padrões" (TF-IDF, XGBoost).
    

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58. TECNOLOGIAS
    

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59. PESSOAS > TECNOLOGIA
    

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60. PESSOAS > TECNOLOGIA
    

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61. OBRIGADO
    ● @gabubellon
    ● gabubellon@gmail.com
    ● gabriel.bellon@contaazul.com
    ● http://gabubellon.me
    ● https://jobs.kenoby.com/contaazul
    ● http://python.joinville.br/
    ● http://dados.joinville.br/
    ● http://bit.ly/gabupybr15
    

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