Regressão na Prática: Crie Modelos Preditivos Reais com Python
Regressão na Prática: Crie Modelos Preditivos Reais com Python
Neste curso prático você aprenderá os principais conceitos e técnicas de regressão. Ao longo das aulas, irá preparar e analisar dados, desenvolver modelos de regressão linear e avançada, comparar seu desempenho por meio de métricas específicas e aplicar algoritmos amplamente utilizados, como Random Forest e SVR. Você resolverá problemas reais e adquirirá experiência prática na construção e avaliação de modelos preditivos.
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R$368,00
para conclusão
(Não avaliado)
Tempo de acesso
Digital
Português
O QUE VOCÊ VAI APRENDER?
- Introdução à Regressão e Preparação do Ambiente;
- Preparação e Exploração de Dados para Regressão;
- Modelos de Regressão Fundamentais;
- Avaliação de Modelos de Regressão;
- Modelos Avançados de Regressão e Comparação.
PRÉ-REQUISITOS
- Conhecimentos básicos de Python (estruturas de dados, funções, loops);
- Noções de cálculo e álgebra linear (não é necessário aprofundamento);
- Familiaridade com conceitos fundamentais de Machine Learning (supervisionado/não-supervisionado, treino/teste, overfit/underfit), preferencialmente obtidos nos cursos de fundamentos da plataforma;
- Noções básicas de manipulação de dados com Pandas e NumPy (será revisado brevemente).
CURSO IDEAL PARA
- Analistas de dados e cientistas de dados iniciantes que desejam aprofundar seus conhecimentos em modelos preditivos.
- Desenvolvedores que buscam incorporar Machine Learning em suas aplicações;
- Estudantes de tecnologia, engenharia ou estatística interessados em aplicações práticas de regressão;
- Profissionais que desejam expandir seu portfólio de habilidades em Machine Learning.
Conheça o TUTOR
Eng. MSc. Ranyeri do Lago Rocha
Graduado pela PUC Minas e Mestre em Engenharia Elétrica pela Unicamp, com pesquisa na área de Inteligência Artificial, e estudos a nível de pós-graduação nas áreas de Ciência de Dados e Analytics. Atua como instrutor especialista do Inatel Competence Center na área de Inteligência Artificial.
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