Name: Curso Regressão Linear: técnicas avançadas de modelagem
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técnicas avançadas de modelagem

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O que você aprenderá_

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

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 09/03/2022

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Ementa

Análises preliminares
- Conhecendo o dataset
- Obtendo informações de um DataFrame pandas
- Análises preliminares
- Avaliação descritiva dos dados do modelo
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
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
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
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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Este e mais 7 cursos fazem parte das seguintes formações

Nossas formações são uma sequência de cursos e conteúdo para você se profissionalizar e se tornar quem o mercado procura!

Formação
Estatística com Python

5h
De curso

49
Atividades

Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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

Regressão Linear: técnicas avançadas de modelagem

Henrique Lustosa Ribeiro Faria

Muito didático com a profundidade necessária para um primeiro aprendizado

Regressão Linear: técnicas avançadas de modelagem

William dos Santos Affonso

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:

O que você aprenderá_