Titanic-Dataset
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🇧🇷 Português
O Titanic Dataset reúne informações demográficas, socioeconômicas e relacionadas à viagem dos passageiros do RMS Titanic. Entre as principais variáveis estão idade, sexo, classe socioeconômica, tarifa paga, número de familiares a bordo e porto de embarque, além da variável-alvo que indica se o passageiro sobreviveu ou não ao naufrágio.
O dataset é amplamente utilizado em projetos de análise exploratória de dados, estatística, aprendizado de máquina e classificação, por permitir investigar possíveis relações entre as características dos passageiros e suas taxas de sobrevivência.
O principal objetivo é analisar os fatores associados à sobrevivência e utilizar essas informações para desenvolver e avaliar modelos preditivos de classificação. A base também pode ser empregada para atividades de pré-processamento, tratamento de valores ausentes, engenharia de atributos, visualização de dados e avaliação de diferentes algoritmos de Machine Learning.
Por ser um dataset clássico e de fácil compreensão, o Titanic é especialmente útil para demonstrar, de forma prática, etapas comuns de um projeto de Ciência de Dados, desde a exploração e preparação dos dados até a construção e avaliação de modelos preditivos.
🇺🇸 English
The Titanic Dataset contains demographic, socioeconomic, and travel-related information about passengers aboard the RMS Titanic. Key variables include age, sex, socioeconomic class, fare paid, number of family members aboard, and port of embarkation, along with a target variable indicating whether each passenger survived the disaster.
The dataset is widely used in exploratory data analysis, statistics, machine learning, and classification projects, as it provides an accessible context for investigating relationships between passenger characteristics and survival outcomes.
The main objective is to analyze factors associated with passenger survival and use these features to develop and evaluate predictive classification models. The dataset can also be used to practice data preprocessing, missing-value handling, feature engineering, data visualization, and the evaluation of different Machine Learning algorithms.
Because of its relatively intuitive structure and well-known context, the Titanic dataset is particularly useful for demonstrating the typical stages of a Data Science workflow, from data exploration and preparation to predictive modeling and model evaluation.