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Curso de Regressão Linear: Técnicas Avançadas de Modelagem

9,3

Nota desse curso

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Faça esse curso de Estatística e:

  • Aplique transformações antes de treinar seus modelos
  • Aplique regressões com Statsmodel e Sklearn
  • Aprenda técnicas Avançadas de Modelagem
  • Obtenha previsões pontuais
  • Interprete coeficientes estimados
  • Efetue análises gráficas dos resultados encontrados

Conteúdo Detalhado

  1. Análises preliminares

    • Conhecendo o dataset
    • Obtendo informações de um DataFrame pandas
    • Análises preliminares
    • Avaliação descritiva dos dados do modelo
  2. Análises gráficas

    • Projeto da aula anterior
    • Comportamento da variável dependente
    • Box-Plot
    • Distribuição de frequências
    • Assimetria dos dados
    • Dispersão entre as variáveis
    • Relação entre variáveis dependente e explicativas
  3. Transformação de variáveis

    • Projeto da aula anterior
    • Transformando os dados
    • Por que transformar os dados?
    • Verificando a relação linear
    • Um pouco mais sobre transformações logarítmicas
  4. Regressão linear com StatsModels

    • Projeto da aula anterior
    • Criando os datasets de treino e teste
    • Procedimento padrão em Data Science
    • Estimando um modelo de regressão linear com o StatsModels
    • Trabalhando com StatsModels
    • Teste formais de regressão linear
    • Avaliando o modelo estimado
    • Interpretando os testes
    • Modificando o modelo e avaliando o ajuste
  5. Regressão linear com Scikit Learn

    • Projeto da aula anterior
    • Estimando o modelo com os dados de treino
    • Processo de estimação
    • Obtendo previsões pontuais
    • Previsões com dados transformados
    • Interpretação dos coeficientes estimados
    • Entendendo o significado dos parâmetros estimados
    • Análises gráficas dos resultados do modelo
    • Verificando os resultados da estimação
    • Consolidando o seu conhecimento
    • Projeto do curso

Primeira aula de Regressão Linear: Técnicas Avançadas de Modelagem

Instrutores

  • Rodrigo é estatístico e especialista em Big Data com forte interesse em geoprocessamento, desenvolvimento web, web scraping, machine learning e Data Science. Atua como consultor e instrutor.

Formação com esse curso

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Público alvo

Avançar nas práticas de modelagem com regressões lineares mais complexas

Nível de Dificuldade

Básico

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Experiências de quem já estudou com a gente

Leandro Rafael

em 25/03/2019

Muito bom o curso, aprendi muito, o professor explica de uma maneira simples e direto ao assunto, com exemplos práticos e explicando o fundamento necessário para cada aplicação no código.

Regressão Linear: Técnicas Avançadas de Modelagem

Henrique Lustosa Ribeiro Faria

em 23/03/2019

O professor tem um excelente domínio do assunto. Achei muito útil o curso

Regressão Linear: Técnicas Avançadas de Modelagem

Alberto Cardoso

em 06/09/2019

A ideia de utilizar o notebook já preenchido é excelente, pois permite ao aluno concentrar-se nos pontos mais importantes do curso. O conteúdo deste curso está muito bem integrado com o curso anterior.

Regressão Linear: Técnicas Avançadas de Modelagem

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