Data Science
Estatísticas com R: testando modelos de regressão
10hCarga horária
51Atividades
164Estudantes
9,1Avaliação média
01Certificado
O que você vai aprender
- Analise conjuntos de dados para extrair insights relevantes
- Aprenda a implementar diferentes modelos de regressão em R, como regressão linear múltipla, árvores de decisão e métodos ensemble
- Avalie a performance de modelos utilizando métricas adequadas para regressão
- Obtenha avaliações de desempenho mais robustas aplicando a técnica de validação cruzada
- Compreenda as diferenças entre os modelos e saiba identificar o mais adequado para cada situação
- Saiba como salvar modelos treinados e utilizá-los para realizar previsões em novos dados
Público alvo
Estudantes e profissionais da área de Data Science que desejam aprofundar seus conhecimentos em modelos de regressão utilizando a linguagem R.
Ementa
- Conhecendo e preparando os dados
- Analisando a relação entre as variáveis
- Construindo o modelo de regressão linear múltipla
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Valquíria Alencar
Val é doutora em biotecnologia com pós-doutorado pela UFABC. Atualmente, é instrutora na escola de D...
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