O que você aprenderá_
- Aprenda a aplicar técnicas de visualização de dados para comunicar insights
- Adquira habilidades na aplicação de métodos de codificação para transformar variáveis categóricas
- Implemente um modelo de regressão DummyRegressor
- Implemente um modelo de regressão RandomForestRegressor
- Aprenda a analisar os resultados dos modelos de regressão por meio de métricas e gráficos
- Identifique e selecione as features mais importantes para o modelo de machine learning
- Explore a otimização de hiperparâmetros para aprimorar o desempenho do seu modelo de Machine Learning
Público alvo_
Pessoa cientista de dados que deseja construir um modelo de regressão para otimização de processos.
Bruno Raphaell
Bruno é um instrutor de Data Science e Engenheiro Eletricista pela Universidade Federal do Piauí. Se dedica em áreas como Data Science, Machine Learning e Deep Learning, e possui grande interesse em engenharia de dados e engenharia de machine learning. Além disso, em seu tempo livre, ele gosta de jogar xadrez, tocar instrumentos musicais e jogar League of Legends.
Curso atualizado em 25/07/2025
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Explorando os dados
- Entendendo o conjunto de dados
- Visualizações gráficas dos dados
- Analisando a distribuição dos dados
Feature engineering
- Criando novas colunas
- Feature encoding
- Limpando os dados
Seleção e validação do modelo
- Treinamento do DummyRegressor
- Treinamento e avaliação do RandomForestRegressor
- Realizando a validação cruzada
Otimização de hiperparâmetros
- Seleção de recursos
- Otimizando os hiperparâmetros com o GridSearchCV
- Salvando o modelo
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Formação
IA aumentada: otimização e tomada de decisões
8h
De curso
43
Atividades
Escola
Data Science
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Estude com elas
Raffael Bataglini Faria Lima
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André Luis Ribeiro Borges
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