Scikit Learn: Projetando o futuro de suas APIs e aplicativos usando machine learning

O FutureCast é um script em Python que utiliza regressão linear do Scikit-Learn para projetar valores futuros de APIs e aplicativos a partir de um banco de dados SQLite, permitindo uma melhor tomada de decisões e planejamento de operações.

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Por: Leonardo Berbert Gomes em 16/04/2023 | Blog: https://www.linkedin.com/in/leoberbert


Validação dos dados



Agora vamos aprender como validar os dados inseridos nas tabelas criadas anteriormente. Para isso, vamos utilizar a biblioteca do Python para SQLite.

Primeiramente, vamos conectar ao banco de dados usando a função connect() da biblioteca. Em seguida, criamos um cursor para executar comandos SQL no banco de dados.

Para selecionar todos os dados da tabela api_summary, utilizamos o comando execute() com a query SELECT * FROM api_summary, e armazenamos os resultados na variável rows. Em seguida, imprimimos os dados da tabela com o comando print() e um loop que percorre todas as linhas da tabela.

Da mesma forma, selecionamos todos os dados da tabela api_projection, imprimimos os dados e, por fim, fechamos a conexão com o banco de dados utilizando a função close().

Para validar os dados inseridos, você pode alterar as queries de acordo com a sua necessidade, selecionando apenas os campos e tabelas que deseja analisar. O importante é garantir que os dados estejam coerentes e não tenham erros ou inconsistências.

Código fonte:

import sqlite3

# Conectar-se ao banco de dados
conn = sqlite3.connect('api_data.db')

# Criar cursor
cur = conn.cursor()

# Selecionar todos os dados da tabela api_summary
cur.execute("SELECT * FROM api_summary")
rows = cur.fetchall()

# Imprimir os dados da tabela api_summary
print("Dados da tabela api_summary:")
for row in rows:
    print(row)

# Selecionar todos os dados da tabela api_projection
cur.execute("SELECT * FROM api_projection")
rows = cur.fetchall()

# Imprimir os dados da tabela api_projection
print("
Dados da tabela api_projection:")
for row in rows:
    print(row)

# Fechar a conexão com o banco de dados
conn.close()

Caso queira utilizar alguma IDE compatível com Linux para realizar a validação dos dados, seguem algumas que poderão ser baixadas e instaladas:

1. SQLiteStudio - uma ferramenta multiplataforma com interface gráfica para gerenciamento de bancos de dados SQLite.

2. DB Browser for SQLite - um aplicativo de código aberto e multiplataforma para gerenciamento de bancos de dados SQLite com interface gráfica.

3. DBeaver - uma IDE de banco de dados gratuita e de código aberto com suporte para SQLite, MySQL, PostgreSQL e outros bancos de dados populares.

4. Sqliteman - uma IDE de banco de dados SQLite de código aberto com uma interface gráfica de usuário fácil de usar.

5. SQLite Manager - uma extensão do Firefox que permite gerenciar bancos de dados SQLite em um navegador.

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Páginas do artigo
   1. Introdução
   2. Projetando dados futuros
   3. Validação dos dados
   4. Visualização dos Dados
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Comentários
[1] Comentário enviado por taracena em 29/04/2023 - 03:35h


Thanks for the information.. https://www.caregiverconnect.net/

[2] Comentário enviado por maurixnovatrento em 14/05/2023 - 20:47h


Bom artigo.

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