O que você aprenderá_

Explore seus datasets, identifique padrões e extraia insights valiosos para embasar decisões
Aprenda a criar novas variáveis, enriquecendo seu conjunto de dados para melhorar a qualidade das previsões
Desenvolva modelos preditivos robustos, desde a preparação dos dados até a implementação
Apresenta a avaliar o desempenho dos seus modelos
Aplique seus modelos para fazer previsões previsões diretamente no BigQuery
Crie dashboards no Looker Studio para apresentar suas descobertas de forma clara
Transforme análises em ações estratégicas, otimizando processos e resultados com Machine Learning

Público alvo_

Pessoas que já possuem um nível intermediário e avançado em SQL e querem aprender Machine Learning, assim como, pessoas que estão querendo explorar novas técnicas para otimização de projetos.

Valquíria Alencar

Val é doutora em biotecnologia com pós-doutorado pela UFABC. Atualmente, é instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve cursos voltados para análise de dados, modelos preditivos, IAs generativas e soluções inovadoras com LLMs. Também gosta de escrever e é coautora do livro Séries Temporais com Prophet pela Casa do Código. É apaixonada por tecnologia, One Piece, RPGs como Tibia e Stardew Valley, além de ser entusiasta de cafés especiais.

Curso atualizado em 09/05/2025

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Ementa

Primeiros passos
- Importando o dataset
- Verificando a estrutura do dataset
- Verificando a quantidade de dados nulos
Análise exploratória
- Variáveis categóricas
- Variáveis numéricas
- Criação de novas colunas
- Enriquecimento da base de dados
Regressão linear múltipla
- Separando os dados em treino, validação e teste
- Criando um modelo de regressão linear
- Avaliando o modelo
Modelo baseado em árvores de decisão
- Criando um modelo com XGBoost
- Avaliando o modelo XGBoost
- Prevendo o tempo de entrega
Criando um relatório com Looker Studio
- Criando o relatório
- Adicionando indicadores
- Finalizando o relatório
- Excluindo o projeto

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Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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