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Curso

Regressão linear:

testando relações e prevendo resultados

Quero estudar na alura

12h

Para conclusão

12938

Pessoas nesse curso

9.3

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

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

linkedin

Rodrigo é estatístico e especialista em Big Data com forte interesse em geoprocessamento, desenvolvimento web, web scraping, machine learning e Data Science. É instrutor e tech lead da escola de dados da Alura.

Curso atualizado em 12/12/2023

Ementa

  1. Análises preliminares

    • Projeto inicial do treinamento
    • Conhecendo o dataset
    • Criando um DataFrame pandas
    • Fontes de dados
    • Análises preliminares
    • Correlação entre as variáveis
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. Comparando modelos

    • Projeto da aula anterior
    • Comparando modelos
    • Comparação entre modelos
    • Outras métricas de regressão
    • Métricas de comparação
  6. 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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