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Curso de R - Introdução ao Machine Learning

Conheça os principais conceitos do machine learning e por meio da linguagem estatística R, aprenda na prática como treinar modelos de dados e prever resultados.

Nível Intermediário Categoria Desenvolvimento Back-end

  • Curso com 01h33 de vídeos
  • Certificado com 8 horas
  • 20 exercícios

Sobre o curso

O machine learning, ou aprendizado da máquina, é um conceito de inteligência artificial, que estuda meios para que máquinas posam aprender a realizar tarefas que seriam executadas por pessoas.

A base do seu funcionamento são os algoritmos treinados com fonte de dados, que podem prever cenários futuros.

E neste curso, veremos obter isso utilizando o R

O machine learning, ou aprendizado da máquina, é um conceito de inteligência artificial, que estuda meios para que máquinas posam aprender a realizar tarefas que seriam executadas por pessoas.

A base do seu funcionamento são os algoritmos treinados com fonte de dados, que podem prever cenários futuros.

E neste curso, veremos obter isso utilizando o R

O que irá aprender?

Neste curso abordaremos os principais conceitos de machine learning. São vídeo aulas que demostram na prática do treinar um algoritmo e obter previsões dele. Também serão passados exercícios para que você possa fixar, praticar e aplicar o conteúdo aprendido.

Dentre vários outros tópicos, você verá:

  • Regressão Linear;
  • Regressão Logística;
  • Regressão Linear Múltipla;
  • Regressão Logística Múltipla;
  • Modelos de regressão;
  • Modelos de classificação.

Pra quem é esse curso?

Este curso é destinado a estudantes e desenvolvedores que conheçam a linguagem R e desejam iniciar seus estudos em machine learning.

Quais os pré-requisitos para esse curso?

Os pré-requisitos não são obrigatórios, são apenas sugestões. Eles dão uma base de parte do conhecimento que é interessante ter para um bom aproveitamento nesse curso.

Metodologia

  • Videoaulas
  • Início Imediato
  • Testes de aprendizado

Ambiente do curso

  • R - 3.5.3
  • RStudio Desktop - 1.2.1

Conteúdo programático

  1. Predição utilizando Regressão

    Nesta aula veremos o que é predição e regressão linear e binomial/logística.

    4 aulas
    • Predizendo o futuro: o que é predição e probabilidade?
    • Regressão Linear
    • Regressão Logística
    • Questionário
  2. Aumentando o número de variáveis: Regressão múltipla

    Nesta aula veremos como aplicar regressão com mais valores.

    3 aulas
    • Regressão Linear Múltipla
    • Regressão Logística/Binomial Múltipla
    • Questionário
  3. Predição utilizando Machine Learning

    Nesta aula veremos modelos regressão e como prever certos comportamentos.

    7 aulas
    • Machine Learning no R
    • Modelos de regressão - Criando os modelos
    • Modelos de regressão - Comparando os modelos
    • Modelos de regressão - Prevendo resultados
    • Modelos de classificação
    • Encerramento
    • Questionário
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