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Formações Data Science Machine Learning com Python: Regressão

Formação Machine Learning com Python: Regressão

Aprenda a resolver problemas de regressão, explore os fundamentos da regressão, bem como técnicas e bibliotecas avançadas

* Esta formação faz parte dos nossos cursos de Data Science

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Conheça a formação Machine Learning com Python: Regressão

Como seres humanos, somos capazes de detectar diversos tipos de padrões. Contudo, com o avanço na quantidade e qualidade de dados que capturamos, torna-se cada vez mais difícil elaborar em nossa mente um modelo que descreva o que acontece ou acontecerá em determinadas situações.

O que é Regressão em Machine Learning?

Regressão é uma técnica de Machine Learning que se concentra em prever valores contínuos. Por exemplo, prever o preço de uma casa, a demanda de um produto, ou a pontuação de um aluno com base em variáveis históricas. A regressão analisa a relação entre variáveis independentes e uma variável dependente, permitindo criar modelos preditivos precisos.

Por que utilizar Regressão?

A regressão é útil porque permite transformar dados históricos em previsões precisas, facilitando a tomada de decisões em diversas áreas. Ao utilizar técnicas de regressão, é possível otimizar processos, melhorar a precisão de previsões e identificar tendências ocultas nos dados.

Imagine, por exemplo, uma empresa que consegue prever a demanda por seus produtos em diferentes períodos do ano. Com essas previsões, a empresa pode ajustar seu estoque, melhorar a eficiência logística e aumentar a satisfação do cliente.

Na prática, como aplicar a Regressão?

Em vez de confiar em heurísticas simples, podemos treinar algoritmos de regressão, testar, validar contra modelos de base e colocá-los em produção, medindo continuamente o desempenho dos nossos modelos. Nos cursos desta formação, exploraremos diversas técnicas de regressão, desde as mais básicas até as avançadas, utilizando bibliotecas poderosas do Python.

Por que estudar esta formação?

  • Guia de aprendizado

    Conteúdos pensados para facilitar seu estudo

  • Do básico ao avançado

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  • Você dentro do mercado

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Com quem você vai aprender?

  • Ana Duarte

    Sou bacharela em Estatística e atualmente curso Ciência da Computação. Já atuei como cientista de dados no ramo educacional e financeiro e hoje sou instrutora na Escola de Dados da Alura e voluntária na equipe de projetos do grupo Data Girls. Sou apaixonada por transformar dados em informação inteligente usando a ciência de dados em diversos tipos de aplicação. Fora isso, sempre estou acompanhando alguma série e procurando novas rotas para andar de bike.

  • Ana Duarte

    Sou bacharela em Estatística e atualmente curso Ciência da Computação. Já atuei como cientista de dados no ramo educacional e financeiro e hoje sou instrutora na Escola de Dados da Alura e voluntária na equipe de projetos do grupo Data Girls. Sou apaixonada por transformar dados em informação inteligente usando a ciência de dados em diversos tipos de aplicação. Fora isso, sempre estou acompanhando alguma série e procurando novas rotas para andar de bike.

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Passo a passo
  1. 1 Entendendo a regressão linear

    Embarque em uma jornada de Regressão com Python, dominando como treinar modelos de regressão linear a partir de dados e realizar previsões precisas. Neste primeiro passo, você construirá uma base sólida, aprendendo a extrair informações valiosas de seus dados e transformá-las em modelos preditivos eficazes.

    Você irá explorar conceitos sobre as métricas de regressão e irá descobrir como cada métrica revela diferentes aspectos do desempenho do seu modelo, permitindo que você escolha a mais adequada para cada problema específico. Com este conhecimento, você estará apto a avaliar seus modelos de forma crítica e tomar decisões informadas para otimizar seus resultados.

    Prepare-se para colocar suas habilidades em prática e enfrentar desafios reais de regressão. Utilizando bibliotecas poderosas como Statsmodels e Scikit-learn, você aplicará seus conhecimentos em diversos cenários, consolidando seu aprendizado e desenvolvendo sua expertise em Regressão com Python.

    • Curso Data Science: testando relações com Regressão Linear

      08h
      • Aprenda a identificar uma relação linear
      • Diferencie variável explicativa de variável resposta
      • Saiba ajustar um modelo de regressão linear
      • Interprete os coeficientes do modelo
      • Interprete o R²
      • Faça previsões com o modelo
      • Analise a qualidade do modelo
    • Artigo Desvendando a Regressão Linear | Alura

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