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Curso

Regressão com Sklearn:

desenvolvimento, previsão e otimização

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

660

Pessoas nesse curso

9.1

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

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

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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

Ementa

  1. Modelo de regressão

    • Carregando os dados
    • Tratamento de dados inicial
    • Limpeza dos dados
    • Tratamento de dados final
  2. Regressão linear

    • Correlação
    • O que é regressão linear?
    • Ajuste e previsão
    • Métricas
  3. Árvore de decisão para regressão

    • Tipos de árvore de decisão
    • Modelo
    • Métricas
  4. Random Forest para regressão

    • Modelo Ensemble
    • Previsão
    • Métricas de avaliação
  5. Técnicas de otimização

    • Otimização de modelos
    • Otimizando a árvore de decisão
    • Otimizando a Random Forest
    • Escolhendo o melhor modelo

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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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