curso de

Regressão Linear: Técnicas Avançadas de Modelagem

Estudando esse mês:

Caio Dimitri Mariano Matsumoto Ghassan Akl Leandro Fusco EDGARD WALLYSON MORAIS MARTINS João Gabriel da Motta Silva

e mais 142 alunos(as)

Resumo do curso

  • 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

Público alvo

Avançar nas práticas de modelagem com regressões lineares mais complexas

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Última atualização

09/03/2020

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48

Atividades

107

Minutos de video

2813

Alunos nesse curso

9.3

Nota deste curso

Certificado de participação

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.

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

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Experiências de quem já mergulhou com a gente.

Muito didático com a profundidade necessária para um primeiro aprendizado

Regressão Linear: Técnicas Avançadas de Modelagem

William dos Santos Affonso

A estrutura da aula facilitou muito o acompanhamento das atividades e o processo de entendimento.

Regressão Linear: Técnicas Avançadas de Modelagem

Lucas Montes

Achei o curso muito proveitoso. Seria interessante, também, se houvessem cursos de probabilidade estatística, para podermos conhecer outras distribuições e explorar outras transformações.

Regressão Linear: Técnicas Avançadas de Modelagem

Fabio Ricardo Ferreira Correa

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