Data Science
Análise de componentes principais: elaboração de rankings com o PCA
8hCarga horária
51Atividades
1.231Estudantes
8,8Avaliação média
01Certificado
O que você vai aprender
- 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.
Ementa
- Apresentação
- Entendendo o problema
- Matriz de correlação
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João Vitor de Miranda
Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, E...
Data Science
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