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Desafio 04 | Algar

• 1. Sobre a Algar
  • 1.1. Introdução
  • 1.2. Premiação
• 2. Desafio de negócio
• 3. Objetivo
• 4. Desenvolvendo a Solução
  • 4.1. Pré-requisitos
  • 4.2. Resumo das tarefas
  • 4.3. Desenvolvimento
• 5. Submissão
• 6. Sobre a avaliação

Para te ajudar

• Material de Apoio
• Em caso de dúvidas
• License

1. Sobre a Algar

1.1. Introdução

Há 21 anos repensamos a experiência dos seus clientes e a gestão do ambiente de tecnologia, com um único propósito: conectar pessoas e organizações de um jeito único para ser o melhor parceiro para os seus melhores resultados.

Atuamos em toda a América Latina, e o nosso maior diferencial é a Nossa Gente! Aqui todo mundo se sente em casa. Nosso ambiente é COOL, nossa diversidade é o nosso tempero e o nosso conhecimento é a nossa força.

Nossa missão é conectar pessoas e organizações de um jeito único. Somos feitos para quem busca resultados, e por isso nos comprometemos a transformar o relacionamento entre clientes e empresas por meio de soluções inteligentes.

2. Desafio de negócio

O turnover alto gera uma série de custos adicionais, indo muito além do impacto na lucratividade, rentabilidade e o próprio crescimento da organização. A saída em excesso cria um clima inadequado, no qual conflitos interpessoais podem ocorrer com maior frequência, e gerando também a perda de conhecimento. A comunicação interna e externa é afetada, impactando inclusive na atração de novos talentos.

3. Objetivo

Este desafio tem como objetivo criar um modelo no Modeler Flow (SPSS) capaz de encontrar o melhor candidato de acordo com as variáveis do dataset fornecido. Sua terefa é modelar os dados de tal forma que o modelo que recebe como entrada todas as colunas do dataset e forneça como saída se o candidato deve ser contratado ou não.

4. Desenvolvendo a solução

4.1. Pré-requisitos

Para realizar esse desafio você deverá cumprir os seguintes pré-requisitos:

• Registrar-se na Maratona Behind the Code e confirmar seu e-mail de cadastro.
• Possuir uma conta na IBM Cloud, podendo ser a conta FREE ou pay-as-you-go (não é necessário registrar-se no evento com o mesmo e-mail utilizado para criar sua conta na IBM Cloud).

4.2. Resumo das tarefas

1. Instanciar o Watson Studio (Cloud Pak for Data as a Service) na IBM Cloud - ATENÇÃO: Se você já fez o desafio 2 não precisa instanciar um novo, pode usar a mesma;
2. Instanciar o Watson Machine Learning na IBM Cloud - ATENÇÃO: Se você já fez o desafio 2 não precisa instanciar um novo, pode usar a mesma;
3. Instanciar o Cloud Object Storage na IBM Cloud - ATENÇÃO: Se você já fez o desafio 2 não precisa instânciar um novo, pode usar a mesma;
4. Importar o projeto fornecido neste repositório cloud-pak-project-modeler-flow-4.zip no Watson Studio;
5. Clique em 'Add to project' em seguida insira o Modeler Flow no projeto;
6. Escolha a opção 'from file' e faça o upload do arquivo algar-flow.str
7. Modele sua solução
8. A saída do seu modelo deve ser uma tabela, você encontra ela no lado esquerdo na aba 'Output'
9. Faça o deploy da tabela no Watson Machine Learning
10. Exporte seu Modeler Flow e compacte ele numa pasta zip. Você deve submeter ele também
11. Acessar a página https://algartech.maratona.dev, testar e submeter sua solução.

4.3. Desenvolvimento

A ideia essencial é criar um modelo baseado em machine learning, capaz de contratar o melhor candidato baseado em algumas variáveis permitindo assim a contratação do profissional mais adequado a vaga. Trata-se de um problema de classificação binária, onde a partir da entrada o modelo só existem dois valores possíveis de saída.

Para simplificar o desafio e mostrar ao usuários outras opções de modelagem dentro do Watson Studio (Cloud Pak for Data as a Service) é pedido que seja usado o Modeler Flow(SPSS). Sua simplicidade e interface amigável torna acessível o uso, aprendizado e pesquisa na área de ciência de dados por pessoas que não possuem um grande conhecimento em python ou R.

Em linhas gerais, o Modeler Flow tem a mesma função de um jupyter notebook, a diferença reside no fato de que a ferramante abstraí a parte do código para focar somente nos dados.

No vídeo do item 3 acima, é explicado o passo a passo do que deve ser feito para criar um modelo no Modeler Flow, o deploy do modelo no Watson Machine Learning e como submeter sua solução.

Você não é obrigado a criar uma solução utilizando o Modeler Flow, fique a vontade para utilizar o jupyter notebook caso desejar, porém a sua solução deve ser estar no Watson Machine Learning, a entrada do modelo dever ser obrigatoriamente todos as variáveis contidas no dataset.

Obs: Você é livre para modelar na plataforma que se sentir mais confortável, porém o suporte só será fornecido para o Modeler Flow.

5. Submissão

Para realizar a submissão, primeiramente você deverá acessar a seguinte aplicação: https://algartech.maratona.dev/ e preencher o formulário com as credenciais de sua instância do Watson Machine Learning e a URL endpoint para scoring de seu modelo. Nessa página você será capaz de fazer uma predição -- desde que as credenciais e a URL de scoring estejam corretas e o modelo funcione da maneira especificada nos notebooks fornecidos.

No prompt de submissão, você precisa enviar o arquivo .str de seu Modeler Flow exportado.

🚨 NÃO ESQUEÇA DE SUBMETER SUA SOLUÇÃO 🚨

Após a realização dos testes, clique no botão no canto inferior direito para SUBMETER SUA SOLUÇÃO, e preencha o formulário com seu e-mail utilizado no registro na MARATONA 2020.

6. Sobre a avaliação

Nosso sistema de avaliação automática irá calcular métricas de acurácia e pontuar sua solução de acordo com a qualidade do modelo submetido. Sua solução deve obrigatoriamente estar hospedada no Watson Machine Learning.

O tempo de entrega não entra no cálculo da pontuação do desafio. Entretanto, para todos os participantes que entregarem esse desafio na primeira semana após o lançamento receberão um bônus na pontuação final.

Material de apoio

• Um guia do portal IBM Developer para iniciantes no mundo do machine learning

Em caso de dúvidas

Caso o vídeo publicado acima não seja suficiente, você pode analisar a documentação oficial dos serviços envolvidos no desafio:

• IBM Cloud Pak for Data as a Service (Watson Studio)
• IBM Watson Machine Learning

Você também pode acessar o discord oficial da Maratona 2020 para realizar perguntas e/ou interagir com outros participantes: Discord.

License

Copyright 2020 Maratona Behind the Code

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