Name: Curso Regressão com Sklearn: desenvolvimento, previsão e otimização
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desenvolvimento, previsão e otimização

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Pessoas nesse curso

Avaliação média

Certificado

De participação

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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Ementa

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

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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