Curso de Data Science: Avaliando a hipótese

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Faça esse curso e...

  • Execute a normalização dos dados
  • Use a classificação preditiva no AzureML
  • Entenda variáveis preditoras
  • Publique os seus dados
  • Valide a hipótese

Conteúdo Detalhado

  1. Preparação dos Dados

    • Introdução
    • Restaurando base MongoDB
    • Restaurando a coleção
    • Preparando variáveis
    • Sobre a preparação de dados
    • Tratando valores ausentes
    • Interpolação de valores
    • Concluindo preparação
    • Normalização de dados
    • Consolidando o seu conhecimento
  2. Classificação Preditiva

    • Classificação preditiva Python
    • Classificação preditiva
    • Analisando o código Python
    • Código de aprendizado do modelo
    • Experimentando combinações variáveis
    • Escolhendo variáveis preditoras
    • Classificação preditiva AzureML
    • Criando o modelo utilizando AzureML
    • Consolidando o seu conhecimento
  3. Seleção de Variáveis Preditoras

    • Feature selection
    • Correlação
    • Correlação entre variáveis no R-Screen
    • Correlação entre variáveis no R
    • Random Forest
    • Identificação de variáveis preditoras
    • Verificando Python AzureML
    • Utilizando o conjunto de variáveis escolhido
    • Conclusão
    • Validando uma hipótese com dados
    • Consolidando o seu conhecimento
  4. Segunda Hipótese

    • Preparação
    • Nova Hipótese
    • Classificação preditiva Python
    • Modelo para atender à nova hipótese
    • Conclusão
    • Concluindo o segundo modelo
    • Consolidando o seu conhecimento
  5. Publicação no Kaggle

    • Atualização da base local
    • Passos para subir o dataset no Kaggle
    • Upload para ambiente Kaggle
    • Kaggle
    • Consolidando o seu conhecimento
    • Conclusão

Veja o primeiro vídeo

Público alvo

Iniciantes na área de Data Science interessados nas tecnicas como testar a hipótese.

Nível de Dificuldade

Básico

Instrutores

  • Eduardo é especialista em dados, consultor e instrutor com mais de 32 anos de experiência. É um professor de coração, já ministrou aulas na PUC-Rio ou no Instituto Infnet, onde coordenou cursos de pós-graduação MIT Big Data. Hoje trabalha com data collection, preparação de dados, programação, persistência e Machine Learning, entre outros. É autor de vários livros e suas especialidades são Oracle, Server, MySQL, PostgreSQL, Apache Hive, MongoDB and Neo4j.

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Experiências de quem já estudou com a gente

matheusbertolino

em 11/03/2019

Foi bom enquanto durou, podia ter um pouco mais sobre modelagem, mas não deixou de ser um curso excelente.

Data Science: Avaliando a hipótese

Ayrton Andrade

em 09/03/2019

Curso muito bom! Vai me ajudar bastante nos estudos sobre Ciência de Dados.Obrigado!

Data Science: Avaliando a hipótese

ricardo.yujiro

em 21/03/2019

Gostei do treinamento, muita informação útil, o instrutor aborda diretamente o assunto e acrescenta outras informações. Por isso minha sugestão de acrecentar uma transcrição do áudio do instrutor, pu via texto ou via áudio mesmo.

Data Science: Avaliando a hipótese

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