Dominar o XGBoost é uma competência essencial para profissionais que atuam com ciência de dados, machine learning e engenharia de modelos preditivos em ambientes críticos. Ampliamente utilizado em competições técnicas, soluções de negócio e sistemas produtivos de larga escala, o XGBoost é referência absoluta em performance, estabilidade e controle em pipelines supervisionados. Este livro oferece uma abordagem direta, aplicada e tecnicamente precisa sobre todos os aspectos centrais da biblioteca, com foco em aplicações reais e validação profissional.
Desenvolvido conforme o Protocolo TECHWRITE 2.3, o conteúdo é ideal para cientistas de dados, engenheiros de machine learning, analistas técnicos e estudantes que desejam dominar o uso do XGBoost com foco operacional e integração completa a sistemas. A estrutura modular permite avançar da compreensão conceitual ao deploy técnico, com código explicado, práticas recomendadas e resolução estruturada de erros.
Você aprenderá a construir modelos robustos para classificação, regressão e multiclasse, com avaliação avançada, tuning automatizado e integração com ambientes de produção.
Inclui:
* Pipeline de dados estruturado com Pandas e NumPy
* Modelagem supervisionada com XGBClassifier e XGBRegressor
* Tuning com GridSearchCV, RandomizedSearchCV e validação cruzada
* Explicabilidade com SHAP Values, importance_gain e visualizações
*Previsões em séries temporais com janelas deslizantes
Deploy via Flask, FastAPI, Streamlit e Docker
Execução com GPU (CUDA) e clusters Dask
Integração com AWS SageMaker e modelagem empresarial
Estudos de caso com datasets públicos e checklist profissional final
Domine o XGBoost e posicione-se com autoridade técnica em projetos que exigem previsões precisas, validação confiável e entregas integradas com sistemas e objetivos estratégicos. Este livro é o seu manual de referência para o uso profissional do algoritmo mais potente da modelagem supervisionada moderna.
xgboost, machine learning supervisionado, classificação e regressão, tuning de hiperparâmetros, deploy com Flask e FastAPI, SHAP Values, séries temporais, Dask, GPU, SageMaker, projetos empresariais, explicabilidade, modelagem preditiva, pipelines de produção
Diego Rodrigues
Autor Técnico e Pesquisador Independente
ORCID: https://orcid.org/0009-0006-
StudioD21 Smart Tech Content & Intell Systems
E-mail: studiod21portoalegre@gmail.com
LinkedIn: inkedin.com/in/diegoxpertai
Autor técnico internacional (tech writer) com foco em produção estruturada de conhecimento aplicado. É fundador da StudioD21 Smart Tech Content & Intell Systems, onde lidera a criação de frameworks inteligentes e a publicação de livros técnicos didáticos e com suporte por inteligência artificial, como as séries Kali Linux Extreme, SMARTBOOKS D21, entre outras.
Detentor de 42 certificações internacionais emitidas por instituições como IBM, Google, Microsoft, AWS, Cisco, META, Ec-Council, Palo Alto e Universidade de Boston, atua nos campos de Inteligência Artificial, Machine Learning, Ciência de Dados, Big Data, Blockchain, Tecnologias de Conectividade, Ethical Hacking e Threat Intelligence.
Desde 2003, desenvolveu mais de 200 projetos técnicos para marcas no Brasil, EUA e México. Em 2024, consolidou-se como um dos maiores autores de livros técnicos da nova geração, com mais de 180 títulos publicados em seis idiomas. Seu trabalho tem como base o protocolo próprio de escrita técnica aplicada TECHWRITE 2.2, voltado à escalabilidade, precisão conceitual e aplicabilidade prática em ambientes profissionais.