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Curso de Machine Learning - Modelos de Regressão com Regressão Linear e Polinomial

Aprenda como trabalhar com modelos de regressão com a biblioteca Pandas.

Nível Intermediário Categoria E mais

  • Curso com 01h40 de vídeos
  • Certificado com 6 horas
  • 12 exercícios

Sobre o curso

A Ciência de Dados ou Data Science, é uma das áreas que mais crescem nos últimos anos. Isso pelo fato de vivermos num mundo cada vez mais conectado. Por dia, milhares e milhares de dados são gerados em diferentes plataformas e por diferentes plataformas. Para conseguirmos extrair o valor que há nesses dados, é necessário que haja pessoas capacitadas para processar estes dados, limpá-los, integrá-los e aplicar matemática e estatística a fim de extrair insights valiosos ao negócio.

A proposta desse curso é apresentar como a Regressão Linear e Polinomial funcionam e como utilizá-los em problemas reais para obter insights por meio da análise preditiva para resolver problemas de regressão, em que o objetivo é prever valores numéricos

A Ciência de Dados ou Data Science, é uma das áreas que mais crescem nos últimos anos. Isso pelo fato de vivermos num mundo cada vez mais conectado. Por dia, milhares e milhares de dados são gerados em diferentes plataformas e por diferentes plataformas. Para conseguirmos extrair o valor que há nesses dados, é necessário que haja pessoas capacitadas para processar estes dados, limpá-los, integrá-los e aplicar matemática e estatística a fim de extrair insights valiosos ao negócio.

A proposta desse curso é apresentar como a Regressão Linear e Polinomial funcionam e como utilizá-los em problemas reais para obter insights por meio da análise preditiva para resolver problemas de regressão, em que o objetivo é prever valores numéricos

O que irá aprender?

Neste curso abordaremos os pontos fundamentais sobre problemas de regressão em aprendizado de máquina. São vídeo aulas e apostilas que mostram exemplos práticos em Regressão Linear e Regressão Polinomial para resolver problemas de regressão. Também serão passados exercícios para que você possa fixar, praticar e aplicar o conteúdo aprendido.

Dentre várias outras coisas, você será capaz de:

  • Fundamentação teórica de Regressão Linear e suas aplicabilidades;
  • Importar dados com o Pandas;
  • Realizar o treinamento e a previsão de um modelo preditivo utilizando Regressão Linear;
  • Fundamentação teórica de Regressão Polinomial, bem como, suas aplicabilidades em projetos reais;
  • Realizar o treinamento e a previsão de um modelo preditivo utilizando Regressão Polinomial.

Pra quem é esse curso?

Desenvolvedores e desenvolvedoras que possuam uma base sólida na linguagem Python e que já possuam alguma experiência com o uso da linguagem Python na área de Data Science e que tenham interesse em aprender a trabalhar com aprendizado de máquina com foco em regressão.

Metodologia

  • Videoaulas
  • Texto e imagens
  • Início Imediato
  • Testes de aprendizado

Sobre o professor

Rodrigo Macedo

Rodrigo Macedo

Profissional de Tecnologia da Informação Voltado para o Data Science e Instrutor de Cursos Online. Durante alguns anos de docência, busquei ministrar disciplinas a muitos alunos do IFMA, nos últimos meses, meu objetivo tem sido levar conhecimento para outros alunos, por meio da internet, transmitindo os conhecimentos e as experiências que adquiri em minha carreira.

Conteúdo programático

  1. Introdução

    Nessa aula vamos detalhar o processo de instalação do Anaconda no Windows, Linux e MacOS

    2 aulas
    • Apresentação
    • O código fonte do curso está no Github
  2. Teoria Regressão Linear

    Nessa aula vamos abordar sobre introdução, premissas e aplicações da Regressão Linear

    4 aulas
    • Introdução
    • Premissas
    • Aplicações
    • Questionário
  3. Prática Regressão Linear

    Nessa aula vamos importar os dados e realizar o treinamento e previsão de dados com a Regressão Linear

    6 aulas
    • Importando os Dados
    • Divisão Dados
    • Treinamento do Modelo
    • Prevendo valores
    • Utilizando gráficos
    • Questionário
  4. Regressão Polinomial

    Nessa aula vamos abordar sobre características da Regressão Polinomial e implementar na prática o treinamento e previsão com o modelo

    7 aulas
    • Características
    • Importando os Dados
    • Divisão dos Dados
    • Treinando o Modelo
    • Prevendo valores
    • Utilizando gráficos
    • Questionário
  5. Bônus Preço Casa

    Nessa aula vamos utilizar Regressão Linear para construir um modelo preditivo com o dataset preço de casas

    6 aulas
    • Importando os Dados
    • Medidas estatísticas
    • Correlação
    • Treinamento do Modelo
    • Previsão Valores
    • Questionário
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