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Curso

Data Science:

transformando variáveis para uma Regressão Linear

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

236

Pessoas nesse curso

9.1

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Aprenda a relacionar uma ou mais variáveis buscando uma relação linear entre elas
  • Implemente um modelo de regressão linear de múltiplas variáveis
  • Saiba como realizar a transformação de variáveis para aumentar a eficácia do modelo
  • Avalie as estatísticas do modelo, mantendo ou removendo características em busca de um modelo adequado
  • Avalie a precisão do modelo pelo R² e análise gráfica
  • Interprete os coeficientes do modelo e as contribuições de cada variável independente na variável resposta
  • Faça previsões com o modelo para um ou mais casos

Público alvo_

Pessoas interessadas em aprender a implementar um modelo de regressão linear ajustando as características para melhorar a eficácia do modelo, interpretando seus coeficientes e as contribuições de cada característica na resposta do modelo.

Afonso Augusto Rios

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Formado em Engenharia Elétrica, mas sempre com um pézinho na área da educação básica e tecnológica. Apaixonado por tecnologia, futebol e estudo de línguas, tenta trazer um pouco de ambos os mundos para seus estudos. Atuou como professor de Matemática em escolas públicas de Petrolina, através de um ONG na área de educação, e em projetos educacionais em diversos estados. Com conhecimento em Python e Data Visualization, vem se desenvolvendo na linguagem R, SQL e Power BI.

Curso atualizado em 05/08/2024

Ementa

  1. Análises preliminares

    • Conhecendo os dados
    • Entendendo a relação dos dados
    • Visualizando uma regressão linear univariada
  2. Análises gráficas

    • Visualizando o comportamento da variável dependente
    • Investigando a distribuição de frequências da variável dependente
    • Analisando as variáveis independentes
  3. Transformação de variáveis

    • Transformando os dados
    • Verificando a relação linear
  4. Regressão linear múltipla

    • Preparando os dados
    • Avaliando as estatísticas do modelo com Statsmodels
    • Treinando o modelo
    • Precificando uma casa
  5. Entendendo os resultados

    • Obtendo os coeficientes da regressão linear
    • Interpretando os coeficientes estimados
    • Analisando graficamente os resultados do modelo
    • Salvando o modelo e prevendo mais casas

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