Name: Curso Estatísticas com R: testando modelos de regressão
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testando modelos de regressão

Quero estudar na alura

10h

Para conclusão

101

Pessoas nesse curso

9.1

Avaliação média

Certificado

De participação

O que você aprenderá_

Analise conjuntos de dados para extrair insights relevantes
Aprenda a implementar diferentes modelos de regressão em R, como regressão linear múltipla, árvores de decisão e métodos ensemble
Avalie a performance de modelos utilizando métricas adequadas para regressão
Obtenha avaliações de desempenho mais robustas aplicando a técnica de validação cruzada
Compreenda as diferenças entre os modelos e saiba identificar o mais adequado para cada situação
Saiba como salvar modelos treinados e utilizá-los para realizar previsões em novos dados

Público alvo_

Estudantes e profissionais da área de Data Science que desejam aprofundar seus conhecimentos em modelos de regressão utilizando a linguagem R.

Valquíria Alencar

Val é doutora em biotecnologia com pós-doutorado pela UFABC. Atualmente, é instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve cursos voltados para análise de dados, modelos preditivos, IAs generativas e soluções inovadoras com LLMs. Também gosta de escrever e é coautora do livro Séries Temporais com Prophet pela Casa do Código. É apaixonada por tecnologia, One Piece, RPGs como Tibia e Stardew Valley, além de ser entusiasta de cafés especiais.

Curso atualizado em 15/04/2025

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Ementa

Regressão linear múltipla
- Conhecendo e preparando os dados
- Analisando a relação entre as variáveis
- Construindo o modelo de regressão linear múltipla
Árvore de decisão
- Separando os dados em treino e teste
- Treinando o modelo
- Avaliando a performance do modelo
- Aplicando a técnica de validação cruzada
Técnicas de Ensemble
- Aplicando a técnica de Bagging
- Avaliando a performance do modelo bagging
- Construindo um modelo com Random forest
- Avaliando a performance do modelo Random forest
Técnica de Boosting
- Aplicando a técnica de Boosting
- Avaliando a performance do modelo
- Explorando o impacto dos parâmetros
Comparando modelos e utilizando novos dados
- Comparando a performance dos diferentes modelos
- Salvando o modelo com melhor performance
- Aplicando o modelo final em novos dados

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Este e mais 4 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 R

10h
De curso

51
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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