O que você aprenderá_
- Aplique transformações antes de treinar seus modelos
- Aplique regressões com Statsmodel e Sklearn
- Aprenda técnicas Avançadas de Modelagem
- Obtenha previsões pontuais
- Interprete coeficientes estimados
- Efetue análises gráficas dos resultados encontrados
Público alvo_
Avançar nas práticas de modelagem com regressões lineares mais complexas
Rodrigo Fernando Dias
Rodrigo é estatístico e especialista em Big Data com forte interesse em geoprocessamento, desenvolvimento web, web scraping, machine learning e Data Science. É instrutor e tech lead da escola de dados da Alura.
Curso atualizado em 09/03/2022
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Análises preliminares
- Conhecendo o dataset
- Obtendo informações de um DataFrame pandas
- Análises preliminares
- Avaliação descritiva dos dados do modelo
Análises gráficas
- Projeto da aula anterior
- Comportamento da variável dependente
- Box-Plot
- Distribuição de frequências
- Assimetria dos dados
- Dispersão entre as variáveis
- Relação entre variáveis dependente e explicativas
Transformação de variáveis
- Projeto da aula anterior
- Transformando os dados
- Por que transformar os dados?
- Verificando a relação linear
- Um pouco mais sobre transformações logarítmicas
Regressão linear com StatsModels
- Projeto da aula anterior
- Criando os datasets de treino e teste
- Procedimento padrão em Data Science
- Estimando um modelo de regressão linear com o StatsModels
- Trabalhando com StatsModels
- Teste formais de regressão linear
- Avaliando o modelo estimado
- Interpretando os testes
- Modificando o modelo e avaliando o ajuste
Regressão linear com Scikit Learn
- Projeto da aula anterior
- Estimando o modelo com os dados de treino
- Processo de estimação
- Obtendo previsões pontuais
- Previsões com dados transformados
- Interpretação dos coeficientes estimados
- Entendendo o significado dos parâmetros estimados
- Análises gráficas dos resultados do modelo
- Verificando os resultados da estimação
- Consolidando o seu conhecimento
- Projeto do curso
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-
Formação
Estatística com Python
5h
De curso
49
Atividades
Escola
Data Science
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Miguel Carvalho de Lima Cavalcanti
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Experiências de quem já mergulhou com a gente.
O professor tem um excelente domínio do assunto. Achei muito útil o curso
Regressão Linear: técnicas avançadas de modelagem
Henrique Lustosa Ribeiro Faria
Muito didático com a profundidade necessária para um primeiro aprendizado
Regressão Linear: técnicas avançadas de modelagem
William dos Santos Affonso
Achei o curso muito proveitoso. Seria interessante, também, se houvessem cursos de probabilidade estatística, para podermos conhecer outras distribuições e explorar outras transformações.
Regressão Linear: técnicas avançadas de modelagem
Fabio Ricardo Ferreira Correa
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