Dom Ruan Suzano 
Grasielly Almeida
Hudson Monteiro 
Quézia Moura

Utilizar técnicas de classificação como Regressão Múltipla e Decision Tree Regression após selecionadas determinadas features para verificar se é possível prever a morte do indivíduo baseado no seu gênero(masculino ou feminino) que possui HIV e AIDS.

No arquivo 'DOHMH_HIV_AIDS_Annual_Report.csv', têm-se o dataset utilizado para o projeto. Já no arquivo 'Projeto_2_Ciencia_dos_Dados.ipyn', encontra-se o relatório com as análises e desenvolvimento do projeto.

link: https://www.kaggle.com/mostafafaramin/hivaids-annual-report Também pode ter seus dados acessados na pasta data!

Buscamos trabalhar em equipe de modo que todos pudessem ter parcela significativa de contribuição em todas as etapas do cronograma, este descrito abaixo.

09/11 - Kickoff do projeto 17/11 - Leitura do Dataset e Início do JupyterNotebook 19/11 - Análise exploratória do DataSet concluída 23/11 - Gerando alguma resposta do algoritmo escolhido - Aplicando técnicas 25/11 - Entrega dos resultados 31/11 - Entrega do projeto finalizado

1. https://www.kaggle.com/mostafafaramin/hivaids-annual-report
2. https://data.cityofnewyork.us/Health/DOHMH-HIV-AIDS-Annual-Report/fju2-rdad
3. https://scikit-learn.org/stable/index.html
4. https://pt.wikipedia.org/wiki/Coeficiente_de_determina%C3%A7%C3%A3o
5. https://www.ti-enxame.com/pt/python/existe-uma-funcao-de-biblioteca-para-root-mean-square-error-rmse-em-python/1072896184/
6. https://www.ti-enxame.com/pt/python/existe-uma-funcao-de-biblioteca-para-root-mean-square-error-rmse-em-python/1072896184/
7. https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.bi_edd_model_metrics_cross_validation_measure.htm&type=5
8. https://paulovasconcellos.com.br/como-saber-se-seu-modelo-de-machine-learning-est%C3%A1-funcionando-mesmo-a5892f6468b
9. https://nathaliatito.medium.com/scikit-learn-ou-statsmodels-avaliando-meu-modelo-de-regress%C3%A3o-f4c04b361fa7
10. https://www.grupoghanem.com.br/diferenca-entre-hiv-e-aids/