O que você aprenderá_
- Utilize visualizações para entender a distribuição de seus dados
- Descubra a diferença entre variáveis dependentes e explicativas em seus dados
- Aprenda a separar dados de treino e teste
- Modele com regressões lineares
- Entenda os erros em função dos resíduos e métricas
- Compare e salve os melhores modelos
Público alvo_
Quem deseja criar modelos para seus dados e ser capaz de predizer valores com regressões lineares.
Rodrigo Fernando Dias
Rodrigo é estatístico e especialista em Big Data com forte interesse em inteligência artificial, ferramentas de automação, geoprocessamento, desenvolvimento web, web scraping, machine learning e Data Science. É instrutor e coordenados da Escola de Dados da Alura.
Curso atualizado em 09/04/2024
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Análises preliminares
- Projeto inicial do treinamento
- Conhecendo o dataset
- Criando um DataFrame pandas
- Fontes de dados
- Análises preliminares
- Correlação entre as variáveis
Comportamento da variável dependente
- Projeto da aula anterior
- Comportamento da variável dependente
- Utilizando o matplotlib
- Box plot
- Por que utilizar um box plot?
- Box plot com duas variáveis
- Comparando distribuições
- Distribuição de frequências
- Avaliando a distribuição da variável dependente
Variável dependente vs Variáveis explicativas
- Projeto da aula anterior
- Pairplot
- Relação entre as variáveis do modelo
- Jointplot
- Ferramentas gráficas
- Lmplot
- Mais sobre a dispersão dos dados
Datasets de treino e teste
- Projeto da aula anterior
- Datasets de treino e teste
- Machine Learning
- Conjuntos de treino e teste
- Estimando um modelo de regressão linear
- Estimando um modelo de regressão linear
- Obtendo previsões pontuais
- Obtendo previsões com o modelo estimado
- Interpretação dos coeficientes estimados
- Significado dos parâmetros
- Análises gráficas das previsões
- Obtendo os resíduos do modelo
- Gráficos de análise
Comparando modelos
- Projeto da aula anterior
- Comparando modelos
- Comparação entre modelos
- Outras métricas de regressão
- Métricas de comparação
Salvando e carregando o modelo
- Projeto da aula anterior
- Salvando e carregando o modelo
- Armazenando o nosso modelo em um arquivo
- Regressão Linear - Novo Projeto - Exercício
- Revisando o conteúdo
- Regressão Linear - Novo Projeto - Solução
- Revisando o conhecimento um pouco mais
- Simulador interativo
- Criando formulários interativos no Jupyter
- Consolidando o seu conhecimento
- Projeto do curso
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-
Formação
Estatística com Python
12h
De curso
68
Atividades
Escola
Data Science
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Ana Karolina Niclevicz
Guilherme Ferreira de Abreu
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Experiências de quem já mergulhou com a gente.
Mais uma aula com ótima didática, explicação e documentação do conteúdo de forma fantástica.
Regressão linear: testando relações e prevendo resultados
Renan Augusto de Souza Pontes
O instrutor do curso conduz a aula com muita clareza. Excelente curso. Parabéns a todos os envolvidos na realização deste treinamento. Obrigado!
Regressão linear: testando relações e prevendo resultados
Henrique Lustosa Ribeiro Faria
Gostei muito do curso e à medida que acrescento mais um conhecimento, amplia-se o leque e, consequentemente, sedimenta-se o aprendizado.Os dois projetos de exemplos ajudam a sedimentar a parte prática.
Regressão linear: testando relações e prevendo resultados
Luiz Peralta
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