# Projeto de Ciência de Dados Low code/No code no Azure ML ## Instruções Vimos como usar a plataforma Azure ML para treinar, implementar e consumir um modelo de forma Low code/No code. Agora procure alguns dados que possa usar para treinar outro modelo, implementá-lo e consumi-lo. Pode procurar conjuntos de dados no [Kaggle](https://kaggle.com) e nos [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/services/open-datasets/catalog?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum&ocid=AID3041109). ## Rubrica | Exemplar | Adequado | Precisa de Melhorias | |----------|----------|----------------------| |Ao carregar os dados, teve o cuidado de alterar o tipo das variáveis, se necessário. Também limpou os dados, caso fosse preciso. Realizou um treino num conjunto de dados através do AutoML e verificou as explicações do modelo. Implementou o melhor modelo e conseguiu consumi-lo. | Ao carregar os dados, teve o cuidado de alterar o tipo das variáveis, se necessário. Realizou um treino num conjunto de dados através do AutoML, implementou o melhor modelo e conseguiu consumi-lo. | Implementou o melhor modelo treinado pelo AutoML e conseguiu consumi-lo. | **Aviso Legal**: Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original na sua língua nativa deve ser considerado a fonte autoritária. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução.