O que você aprenderá_
- Entenda onde e como aplicar o PCA
- Aprenda a avaliar se é possível realizar o procedimento PCA através da estatística KMO e teste de esfericidade de Bartlett
- Compreenda os conceitos de autovalores e autovetores da matriz de correlação
- Aprenda a calcular scores fatoriais
- Saiba como construir rankings a partir do método PCA
- Interprete cargas fatoriais e comunalidades
- Construa mapas interativos com mapa de calor
Público alvo_
Pessoas interessadas em utilizar e entender a técnica PCA (análise de componentes principais) e aplicá-la na criação de rankings.
João Vitor de Miranda
Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.
Curso atualizado em 11/07/2022
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Comece o curso agoraEmenta
Introdução ao PCA
- Apresentação
- Entendendo o problema
- Matriz de correlação
Aprofundando no PCA
- Explicando o PCA mais a fundo
- Executando o PCA nos dados
Análise de fatores
- Variância explicada
- Autovalores
- Carga fatorial e comunalidade
Obtendo os fatores principais
- Obtendo os scores fatoriais
- Obtendo os fatores
- Obtendo o ranking
Ranking com Geopandas
- Importando dados geográficos
- Tratando dados geográficos
- Criando mapas estáticos
- Criando mapas dinâmicos
- Conclusão
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