Name: Curso Data Science: transformando variáveis para uma Regressão Linear
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transformando variáveis para uma Regressão Linear

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De participação

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

Formado em Engenharia Elétrica e com projetos 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

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Ementa

Análises preliminares
- Conhecendo os dados
- Entendendo a relação dos dados
- Visualizando uma regressão linear univariada
Análises gráficas
- Visualizando o comportamento da variável dependente
- Investigando a distribuição de frequências da variável dependente
- Analisando as variáveis independentes
Transformação de variáveis
- Transformando os dados
- Verificando a relação linear
Regressão linear múltipla
- Preparando os dados
- Avaliando as estatísticas do modelo com Statsmodels
- Treinando o modelo
- Precificando uma casa
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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Formação
Machine Learning com Python: Regressão

8h
De curso

53
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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