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[EM BREVE] Regressão: avançando em modelos regressivos
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O que você vai aprender
- Construa pipelines de regressão que integrem EDA, engenharia de atributos e modelos baseados em árvores para problemas temporais.
- Realize análise exploratória e trate séries temporais, criando features temporais e lidando com sazonalidade e ruído.
- Treine, compare e justifique escolhas entre árvores de regressão, Random Forest e XGBoost para o problema de negócio.
- Avalie modelos com métricas como MAE, RMSE e R² e interprete resultados para orientar decisões operacionais.
- Otimize hiperparâmetros usando buscas e validação cruzada temporal para melhorar a generalização dos modelos.
Público alvo
Profissionais de ciência de dados, engenheiros de machine learning, analistas e estudantes que desejam aplicar modelos baseados em árvores (Random Forest, XGBoost) em problemas reais de previsão temporal e levar modelos a produção.
Certificado reconhecido pelas maiores
empresas do Brasil e do mundo.
Aprenda com
quem está
construindo
o mercado
Mariana Lira de Farias
Sou Cientista de Dados e Professora Universitária, apaixonada por transformar dados em insights vali...
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