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Este repositório demonstra um fluxo completo de boas práticas de ciência de dados. Abaixo estão descritos os passos chave e sugestões de extensões para cada etapa.

1. EDA (Análise Exploratória de Dados)

1. Compreensão do domínio: entenda o contexto do problema e as fontes de dados.
2. Carregamento e inspeção inicial: verifique formatos, tipos e estatísticas descritivas.
3. Visualizações: distribuições (histogramas, boxplots) e relações (scatterplots, heatmaps de correlação).
4. Heurísticas com distribuições de probabilidade: identifique padrões, outliers e comportamento anômalo usando distribuições teóricas (Normal, Exponencial etc.).
5. Limpeza e tratamento de valores ausentes: elimine ou impute seguindo a lógica do negócio.

2. Benchmark e Escolha de Modelo

1. Definição de métricas: escolha métricas alinhadas ao objetivo (ex.: MSE, ROC AUC, etc.).
2. Benchmarks rápidos: comece com modelos simples (baseline) e utilize validação cruzada para comparar opções.
3. Seleção guiada por heurísticas: avalie se distribuições de probabilidade ou características temporais indicam modelos específicos (p. ex. modelos de série temporal ou regressão regularizada).

3. Pipeline de Features e Feature Store

1. Engenharia de features: transforme variáveis brutas em atributos mais informativos (normalização, codificações categóricas, agregações temporais, etc.).
2. Seleção automática: utilize técnicas como filtro, wrapper ou embedded (ex.: L1 regularização) para reduzir dimensionalidade.
3. Feature Store: armazene features reutilizáveis em um repositório central para manter consistência entre experimentos e produção.

4. Integração com MLflow

1. Rastreamento de experiências: registre runs no MLflow para salvar hiperparâmetros, métricas e artefatos.
2. Visualização de métricas: compare modelos, acesse curvas e histórico de execuções.
3. Revisão de correlações: reavalie features após cada experimento e, se necessário, teste outro modelo mais adequado.

5. CI/CD e Deploy Canário

1. Pipeline automático: configure integração contínua para rodar testes e validações de dados sempre que há novas mudanças.
2. Deploy canário: envie o modelo para um subconjunto reduzido de usuários ou dados e monitore métricas em tempo real.
3. Exemplo de falha: se o canário apresentar piora de performance, o CI/CD realiza rollback automático ou inicia nova execução para corrigir parâmetros.
4. Deploy final: após a correção automática, o pipeline promove o modelo aprimorado para produção completa.

6. Próximos Passos e Extensões

• Monitoramento contínuo de dados para detectar drift.
• Expansão da feature store e documentação de metadados.
• Integração com ferramentas de orquestração (ex.: Airflow ou Prefect).
• Criação de testes unitários e de integração dedicados aos pipelines de dados.

Este guia resume como montar um fluxo completo, desde EDA até deploy, mantendo boas práticas de ciência de dados e automações de CI/CD para garantir modelos confiáveis e fáceis de manter.

Estrutura de Código

O diretório src/ds_workflow contém módulos pequenos que exemplificam cada etapa do fluxo:

• eda.py – carregamento do dataset de demonstração e inspeções básicas;
• modeling.py – funções de benchmark de modelos;
• feature_store.py – criação do pipeline de features e armazenamento em CSV;
• mlflow_utils.py – registro simplificado de runs no MLflow;
• deploy.py – simulação de um deploy canário com rollback;
• main.py – orquestrador que executa todas as etapas em sequência.

Executar python -m src.ds_workflow.main reproduz o fluxo completo.