{
  "fetched_at": "2026-10-20T09:06:02Z",
  "source_url": "https://www.kaggle.com/competitions/data-train-competicao-ml-1-titanic/data",
  "pages": [
    {
      "name": "rules",
      "content": "- Não trapaceie!\n- Dedique-se!\n- Divirta-se!",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "data-description",
      "content": "### Visão geral\n\nPara essa primeira competição, nós optamos por utilizar o dataset clássico do Titanic. Nosso objetivo aqui é prever, com base nas características dos passageiros, quem irá sobreviver ao desastre.\n\nOs dados foram divididos em dois grupos:\n- conjunto de treinamento (train.csv)\n- conjunto de teste (test.csv)\n\nO conjunto de treinamento deve ser usado para criar seus modelos de Machine Learning. Para o conjunto de treinamento, sabemos se cada passageiro sobreviveu ou não pela classe (Survived). Seu modelo será baseado em características como sexo do passageiro e a classe da cabine onde ele estava acomodado.\n\nO conjunto de teste será usado para mensurar o desempenho do seu modelo em dados desconhecidos. Para o conjunto de testes, não fornecemos a classe (Survived). É seu trabalho prever esses resultados. Para cada passageiro no conjunto de testes, use o modelo que você treinou para prever se eles sobreviveram ou não ao naufrágio do Titanic.\n\nTambém incluímos o arquivo exemplo.csv, um conjunto de previsões aleatórias para exemplificar o arquivo a ser submetido.\n\n## Dicionário de Dados\nRecomendamos que o **dicionário de dados original** seja consultado por meio do link abaixo:\n[https://www.kaggle.com/c/titanic/data](https://www.kaggle.com/c/titanic/data)",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Description",
      "content": "<p>De 28/05 à 11/06, divirta-se com a gente enquanto aprende os conceitos básicos de Data Science e Machine Learning durante a 1ª competição organizada pela comunidade Data Train. Descubra o que os dados podem revelar sobre quem pode sobreviver ao naufrágio do Titanic e alcance o primeiro lugar no ranking.</p>\n\n<h2>Lançamento</h2>\n- https://www.youtube.com/watch?v=jIOpYLtjY9I\n\n<h2>Baseline Model</h2>\n- https://github.com/wandersondsm/Competicao-ML-1---Data-Train\n\n<h2>Conheça a comunidade</h2>\n<p>A Data Train é uma comunidade aberta voltada para a área de dados e inteligência artificial que tem como principal objetivo fomentar e contribuir com a transformação data-driven de pessoas, empresas e sociedade civil através de meetups, eventos, cursos e um bom bate-papo entre profissionais.</p>\n\n<p>Torne-se membro da comunidade através dos seguintes canais:\nParticipe das nossas outras redes:  </p> **https://linktr.ee/datatrain**\n****",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Avaliação",
      "content": "A avaliação das soluções submetidas se dará por meio da métrica **AUC**. Caso você queira saber mais, recomendamos os seguintes links: \n\n- https://medium.com/@eam.avelar/o-que-%C3%A9-auc-e-roc-nos-modelos-de-machine-learning-2e2c4112033d\n- https://medium.com/bio-data-blog/entenda-o-que-%C3%A9-auc-e-roc-nos-modelos-de-machine-learning-8191fb4df772",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    }
  ]
}