Por onde começar a estudar Machine Learning? Antes de tentar entender um modelo inteiro, vale construir uma base que ajude você a explicar o que o código está fazendo. Um caminho possível: 1. Python e matemática. Pratique funções, listas, loops e condições. Revise álgebra, médias, gráficos e noções de álgebra linear. Não precisa aprender tudo de uma vez: volte à base conforme a necessidade. 2. NumPy e pandas. Aprenda a trabalhar com arrays, abrir um CSV, filtrar linhas e observar valores ausentes. Escolha uma pergunta simples e tente respondê-la com os dados. 3. Um primeiro modelo. Separe treino e teste, comece com algo simples e avalie os resultados. Explique onde o modelo errou e o que você ainda precisa investigar. Testar nos mesmos dados usados no treino pode esconder problemas. Essa é uma sugestão de sequência, não uma única ordem obrigatória. Os pré-requisitos também mudam conforme o curso e o projeto. Para estudar com uma direção, conheça os roadmaps gratuitos de Ciência d...