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Curso

Classificação:

resolvendo problemas multiclasse

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

355

Pessoas nesse curso

9.2

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Aplique técnicas de análise exploratória para compreender os dados e obter insights
  • Realize o pré-processamento de dados para treinamento de modelos de classificação
  • Avalie o desempenho de modelos de classificação para problemas multiclasse
  • Realize o balanceamento de dados para melhorar a performance dos modelos
  • Aplique um pipeline para validar modelos de forma correta
  • Interprete resultados e insights obtidos a partir das análises e avaliações
  • Investigue problemas de forma analítica e crítica

Público alvo_

Pessoas que querem entender como trabalhar com problemas de classificação que envolvem mais de duas classes.

Valquíria Alencar 

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Doutora em Biotecnologia e realizou pós-doutorado na Universidade Federal do ABC. Atualmente, atua como instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve projetos e cursos abrangendo o pré-processamento e análise exploratória de dados, visualização de dados em Python, aplicação de inteligências artificiais generativas, além da implementação e otimização de modelos de aprendizado de máquina. Também é uma das autoras do livro Séries Temporais com Prophet, publicado pela Editora Casa do Código.

Curso atualizado em 09/11/2023

Ementa

  1. Conhecendo os dados

    • Carregando os dados
    • Entendendo os dados
  2. Explorando os dados

    • Dados demográficos
    • Dados socioeconômicos e macroeconômicos
    • Dados no momento da matrícula
    • Dados acadêmicos
  3. Realizando o treinamento

    • Preparando os dados
    • Separando os dados
    • Treinando o modelo com Random Forest Classifier
  4. Avaliando o modelo

    • Analisando a matriz de confusão
    • Analisando o relatório de métricas
    • Aplicando a técnica de superamostragem
    • Analisando as métricas após o balanceamento
  5. Validando o modelo

    • Pipeline para validação
    • Obtendo o intervalo de confiança
    • Testando o modelo

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