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
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 24/06/2024
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Comece o curso agoraEmenta
Conhecendo os dados
- Carregando os dados
- Entendendo os dados
Explorando os dados
- Dados demográficos
- Dados socioeconômicos e macroeconômicos
- Dados no momento da matrícula
- Dados acadêmicos
Realizando o treinamento
- Preparando os dados
- Separando os dados
- Treinando o modelo com Random Forest Classifier
Avaliando o modelo
- Analisando a matriz de confusão
- Analisando o relatório de métricas
- Aplicando a técnica de superamostragem
- Analisando as métricas após o balanceamento
Validando o modelo
- Pipeline para validação
- Obtendo o intervalo de confiança
- Testando o modelo
Descubra se esse curso é pra você! Leia as primeiras aulas
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Formação
Machine Learning com Python: Classificação
8h
De curso
50
Atividades
Escola
Data Science
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