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Data Science: Avaliando a hipótese

Curso online de Data Science: Avaliando a hipótese

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

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Público alvo

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

Nível de Dificuldade

Básico

Instrutores

  • Eduardo Maria Terra Morelli

    Morelli trabalha com bancos de dados há muito tempo e, desde 2014, tem se envolvido em Big Projetos envolvendo, bem, Data!

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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

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