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Meet Pyter, The Machine Learning Chatbot Tutor with Interactive Jupyter Notebook

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<h1 align="center">
 <a href="https://fga-eps-mds.github.io/2019.1-PyLearner">
 Machine Learning Chatbot Assistant
 </a>
</h1>

[![MIT license](http://img.shields.io/badge/license-MIT-brightgreen.svg)](http://opensource.org/licenses/MIT) [![Build Status](https://travis-ci.com/pylearner-bot/pylearner-rasa.svg?branch=master)](https://travis-ci.com/pylearner-bot/pylearner-rasa)<a href="https://codeclimate.com/github/pylearner-bot/pylearner-rasa/maintainability"><img src="https://api.codeclimate.com/v1/badges/8d809e9a3afb53be6deb/maintainability" /></a>
![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/fga-eps-mds/2019.1-PyLearner.svg?style=social)

O PyLearner surge com a ideia de ter um ambiente web que traga a comodidade de utilizar Jupyter Notebook sem instalar localmente na máquina e que possua também artifícios para ajudar iniciantes em Machine Learning. Para isso, desenvolvemos o chatbot Pyter que tira dúvidas recomenda conteúdos para o usuário estudar e faz demonstrações usando tutoriais.

- **Aprendizado.** Com o uso frequente do pyter para auxiliar em atividades de machine learning ou até mesmo para recomendar exercícios, você pode aprender muito!
- **Praticidade.** A junção do chat no jupyter torna muito mais tranquilo tirar as duvidas no ambiente em que já esta aprendendo.
- **Ajuda.** O Pyter não só te ajuda com dúvidas mas também com possíveis erros nas células do jupyter.
- **Tutoriais.** Os tutoriais são os exemplos mais clássicos em machine learning, para que o aluno possa ter uma experiencia de solucionar o seu primeiro problema de forma completa.

## Conteudos

- [Documentação](#-documentação)
- [Como usar?](#-como-usar)
- [Funções já implementadas](#-funções-implementadas)
- [Roadmap do projeto](#-roadmap-do-projeto)
- [Codigo de Conduta](#-código-de-conduta)
- [Licença](#-licença)

## Funções implementadas

As principais habilidades do _Pyter_ são:

* Pré-processamento de dados.
    - [x] Importação de dados [(Pandas)](https://pandas.pydata.org/)
    - [x] Tratamento de dados [(Pandas)](https://pandas.pydata.org/), [(SciKit Learn)](https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html)
* Modelagem.
    - [x] Aprendizado supervisionado [(SciKit Learn)](https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html)
        - Generalized Linear Models
            - Logistic regression
        - Support Vector Machines
            - Classification
        - Stochastic Gradient Descent
            - Classification
        - Nearest Neighbors
            - Nearest Neighbors Classification
        - Naive Bayes
            - Gaussian Naive Bayes
        - Decision Trees
            - Classification
    - [ ] Aprendizado não-supervisionado [(SciKit Learn)](https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html)
* Visualização.
    - [x] Visualização de dados [(Matplotlib)](https://matplotlib.org/), [(Seaborn)](https://seaborn.pydata.org/)
    - [x] Visualização de resultados [(SciKit Learn)](https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html)
* Tutorial.
    - [x] Iris Flower [(SciKit Learn)](https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html)
    - [x] MNIST [(SciKit Learn)](https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html)
    - [x] Titanic [(SciKit Learn)](https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html)
* Sugestões de conteúdo.
    - [ ] Espaços de conteúdos [(Medium)](https://medium.com/), [(TowardsDataScience)](https://towardsdatascience.com/), [(Kaggle)](https://kaggle.com)
    - [ ] Fórum [(Cross Validated)](https://stats.stackexchange.com/), [(Artificial Intelligence StackExchange)](https://ai.stackexchange.com/)

## Como usar

Clone o repositório:

```sh
git clone https://github.com/fga-eps-mds/2019.1-PyLearner.git
```

Suba o contêiner. (`sudo` pode ser necessário)

```sh
docker-compose up --build
```

Acesse o jupyter notebook em http://localhost:8888/

## Roadmap do projeto

Você pode aprender mais sobre nossa visão dando uma olhada no nosso [Roadmap](https://fga-eps-mds.github.io/2019.1-PyLearner/roadmap/Roadmap-Projeto/)

## Código de Conduta
Nós adotamos um [Código de Conduta](https://github.com/pylearner-bot/pylearner-rasa/blob/master/.github/CODE_OF_CONDUCT.md) que esperamos que os participantes do projeto sigam. Por favor, leia o texto completo para que você possa entender quais ações serão e quais não serão toleradas.

## Licença

Este projeto está licenciado sob a [Licença](https://github.com/pylearner-bot/pylearner-rasa/blob/master/LICENSE) MIT.

Os direitos autorais nos arquivos de definição são respectivos de cada colaborador listado no início de cada arquivo de definição

## Ferramentas utilizadas em desenvolvimento

## Ferramentas ensinadas pelo Pyter

## Conteúdos recomendados por Pyter

## Contributors

Thanks goes to these wonderful people ([emoji key](https://allcontributors.org/docs/en/emoji-key)):

<table><tr><td align="center"><a href="https://www.linkedin.com/in/gabriel-ziegler-323121106/"><img src="https://avatars2.githubusercontent.com/u/18370133?v=4" width="100px;" alt="Gabriel Ziegler"/> Gabriel Ziegler</a> <a href="https://github.com/fga-eps-mds/2019.1-PyLearner/commits?author=gabrielziegler3" title="Documentation">📖</a></td><td align="center"><a href="https://github.com/davialvb"><img src="https://avatars3.githubusercontent.com/u/34287081?v=4" width="100px;" alt="Davi Alves"/> Davi Alves</a> <a href="https://github.com/fga-eps-mds/2019.1-PyLearner/commits?author=davialvb" title="Documentation">📖</a></td><td align="center"><a href="https://github.com/Mexazonic"><img src="https://avatars1.githubusercontent.com/u/48650663?v=4" width="100px;" alt="Bruno Duarte"/> Bruno Duarte</a> <a href="https://github.com/fga-eps-mds/2019.1-PyLearner/commits?author=Mexazonic" title="Documentation">📖</a></td><td align="center"><a href="https://www.linkedin.com/in/eug%C3%AAnio-sales-siqueira-19533213b/"><img src="https://avatars0.githubusercontent.com/u/42457772?v=4" width="100px;" alt="Eugenio Sales Siqueira"/> Eugenio Sales Siqueira</a> <a href="https://github.com/fga-eps-mds/2019.1-PyLearner/commits?author=Eugeniosales" title="Documentation">📖</a></td><td align="center"><a href="https://github.com/thiagoiferreira"><img src="https://avatars2.githubusercontent.com/u/26505480?v=4" width="100px;" alt="Thiago Ferreira"/> Thiago Ferreira</a> <a href="https://github.com/fga-eps-mds/2019.1-PyLearner/commits?author=thiagoiferreira" title="Documentation">📖</a></td><td align="center"><a href="https://github.com/ZarathosDeath"><img src="https://avatars0.githubusercontent.com/u/39169676?v=4" width="100px;" alt="Ernando Braga"/> Ernando Braga</a> <a href="https://github.com/fga-eps-mds/2019.1-PyLearner/commits?author=ZarathosDeath" title="Documentation">📖</a></td><td align="center"><a href="https://github.com/alexportof"><img src="https://avatars0.githubusercontent.com/u/45185346?v=4" width="100px;" alt="Álex Porto"/> Álex Porto</a> <a href="https://github.com/fga-eps-mds/2019.1-PyLearner/commits?author=alexportof" title="Documentation">📖</a></td><td align="center"><a href="https://github.com/joao15victor08"><img src="https://avatars2.githubusercontent.com/u/32016154?v=4" width="100px;" alt="Joao Victor de Oliveira Matos"/> Joao Victor de Oliveira Matos</a> <a href="https://github.com/fga-eps-mds/2019.1-PyLearner/commits?author=joao15victor08" title="Documentation">📖</a></td><td align="center"><a href="https://www.linkedin.com/in/carlos-enrique-rodrigues-aragon-084b47b5"><img src="https://avatars2.githubusercontent.com/u/18129918?v=4" width="100px;" alt="Carlos Aragon"/> Carlos Aragon</a> <a href="https://github.com/fga-eps-mds/2019.1-PyLearner/commits?author=carlosaragon" title="Documentation">📖</a></td></tr></table>

This project follows the [all-contributors](https://github.com/all-contributors/all-contributors) specification. Contributions of any kind welcome!

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