O que você aprenderá_
- Aplique técnicas de machine learning em problemas do mercado como: prever preços de imóveis
- Desenvolva diferentes modelos de regressão
- Compare diferentes métodos para avaliar seus modelos
- Compreenda o passo a passo da otimização de modelos
- Pratique com ferramentas da biblioteca Sklearn
Público alvo_
Esse curso é para pessoas interessadas em aplicar Regressão em problemas do mercado.
Ana Clara de Andrade Mioto
Sou bacharela em Informática Biomédica e atualmente mestranda em Bioengenharia, ambas pela USP. Anteriormente fui instrutora na Escola de Dados da Alura e agora sou Cientista de Dados na Exame (Grupo BTG Pactual). Sou cofundadora e atual conselheira do grupo Data Girls. Possuo grande interesse na área de Ciência de Dados e Inteligência Artificial com aplicações em diferentes áreas de negócio. Além disso sou apaixonada por livros, séries, games e um bom café.
Curso atualizado em 26/09/2022
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Modelo de regressão
- Carregando os dados
- Tratamento de dados inicial
- Limpeza dos dados
- Tratamento de dados final
Regressão linear
- Correlação
- O que é regressão linear?
- Ajuste e previsão
- Métricas
Árvore de decisão para regressão
- Tipos de árvore de decisão
- Modelo
- Métricas
Random Forest para regressão
- Modelo Ensemble
- Previsão
- Métricas de avaliação
Técnicas de otimização
- Otimização de modelos
- Otimizando a árvore de decisão
- Otimizando a Random Forest
- Escolhendo o melhor modelo
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Escola
Data Science
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Pro
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Luri é nossa inteligência artificial que tira dúvidas, dá exemplos práticos e ajuda a mergulhar ainda mais durante as aulas. Você pode conversar com Luri até 100 mensagens por semana.
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