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Curso

Big Query ML:

trabalhando com modelos de classificação

Quero estudar na alura

10h

Para conclusão

136

Pessoas nesse curso

9.1

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Adquira as habilidades necessárias para construir modelos de classificação robustos e precisos utilizando o BigQuery ML
  • Aprenda a avaliar o desempenho dos seus modelos e a tomar decisões baseadas em dados

Público alvo_

Pessoas que já possuem um nível intermediário e avançado em SQL e querem aprender Machine Learning, assim como pessoas que estão querendo explorar novas tecnicas para otimização de projetos. É necessário um nivel intermediário de SQL para acompanhar o curso.

Igor Nascimento Alves

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Sou graduado em Ciência da Computação. Atuo como instrutor de Data Science e Machine Learning no Grupo Alura, tendo como principais interesses na tecnologia: criação de modelos e análise de dados. Nas horas vagas assisto e analiso dados de basquete e adoro ouvir podcasts de humor como Nerdcast e Jujubacast.

Curso atualizado em 05/02/2025

Ementa

  1. Conhecendo a ferramenta

    • Explorando o dataset ga_sessions
  2. Funções SQL no BigQuery

    • Utilizando curinga e pseudo-colunas
    • Trabalhando com dados semi-estruturados
    • Utilizando a cláusula EXCEPT
  3. Analisando os dados

    • Analisando o total de transações
    • Analisando a taxa de rejeição
    • Analisando a taxa de conversão
    • Respondendo perguntas clássicas de negócio
  4. Criando o modelo de previsão de compra

    • Criando o modelo
    • Avaliando o modelo
    • Melhorando o modelo de previsão de transação
    • Fazendo a previsão de transação
  5. Criando o modelo de previsão de recompra

    • Criando o modelo
    • Avaliando o modelo
    • Fazendo a previsão de recompra e deploy do 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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