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.
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.
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Formado em Engenharia Elétrica e com projetos na área da educação básica e tecnológica. Apaixonado por tecnologia, futebol e estudo de línguas, tenta trazer um pouco de ambos os mundos para seus estudos. Atuou como professor de Matemática em escolas públicas de Petrolina, através de um ONG na área de educação, e em projetos educacionais em diversos estados. Com conhecimento em Python e Data Visualization, vem se desenvolvendo na linguagem R, SQL e Power BI.
Instrutora em Data Science, graduada em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.
Val é doutora em biotecnologia com pós-doutorado pela UFABC. Atualmente, é instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve cursos voltados para análise de dados, modelos preditivos, IAs generativas e soluções inovadoras com LLMs. Também gosta de escrever e é coautora do livro Séries Temporais com Prophet pela Casa do Código. É apaixonada por tecnologia, One Piece, RPGs como Tibia e Stardew Valley, além de ser entusiasta de cafés especiais.
Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.
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.
Formado em Engenharia Elétrica e com projetos na área da educação básica e tecnológica. Apaixonado por tecnologia, futebol e estudo de línguas, tenta trazer um pouco de ambos os mundos para seus estudos. Atuou como professor de Matemática em escolas públicas de Petrolina, através de um ONG na área de educação, e em projetos educacionais em diversos estados. Com conhecimento em Python e Data Visualization, vem se desenvolvendo na linguagem R, SQL e Power BI.
Instrutora em Data Science, graduada em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.
Val é doutora em biotecnologia com pós-doutorado pela UFABC. Atualmente, é instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve cursos voltados para análise de dados, modelos preditivos, IAs generativas e soluções inovadoras com LLMs. Também gosta de escrever e é coautora do livro Séries Temporais com Prophet pela Casa do Código. É apaixonada por tecnologia, One Piece, RPGs como Tibia e Stardew Valley, além de ser entusiasta de cafés especiais.
Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.
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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.
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.
Conheça a EscolaA 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.
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.
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