Name: Curso Data Science: testando relações com Regressão Linear
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testando relações com Regressão Linear

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Pessoas nesse curso

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Certificado

De participação

O que você aprenderá_

Aprenda a identificar uma relação linear
Diferencie variável explicativa de variável resposta
Saiba ajustar um modelo de regressão linear
Interprete os coeficientes do modelo
Interprete o R²
Faça previsões com o modelo
Analise a qualidade do modelo

Público alvo_

Pessoa interessada em entender o ajuste de uma regressão linear, sua interpretação e usos. Pessoa interessada a aprender conceitos de Data Science.

Ana Duarte

Sou bacharela em Estatística e atualmente curso Ciência da Computação. Já atuei como cientista de dados no ramo educacional e financeiro e hoje sou instrutora na Escola de Dados da Alura e voluntária na equipe de projetos do grupo Data Girls. Sou apaixonada por transformar dados em informação inteligente usando a ciência de dados em diversos tipos de aplicação. Fora isso, sempre estou acompanhando alguma série e procurando novas rotas para andar de bike.

Curso atualizado em 14/11/2024

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Ementa

Ajustando uma reta
- Conhecendo os dados
- Fatores correlacionados ao preço
- Representação linear
- Obtendo a melhor reta
Explicando a reta
- Treino e teste
- Analisando os coeficientes
- Interpretando o R²
- Entendendo os resíduos
- Obtendo o R² da previsão
Adicionando outros fatores
- Analisando outros fatores com pairplot
- Adicionando variáveis no modelo
- Comparando modelos
- Analisando o efeito
Precificando as casas
- Obtendo o R² da previsão
- Precificando uma casa
- Precificando várias casas
Investigando nosso modelo
- Investigando a muticolinearidade
- Comparando previsto vs Real
- Identificando homocedasticidade

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Formação
Data Science

8h
De curso

52
Atividades
Formação
Machine Learning na prática: fundamentos e aplicações

8h
De curso

52
Atividades
Formação
Machine Learning com Python: Regressão

8h
De curso

52
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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