Modelos de classificação em R e Python ( Ao vivo e Online )


Venha aprender ao vivo sobre aprendizado de Máquina, como fazer pré-processamento nos dados, criar algoritmos de classificação, avaliação do modelo e cases aplicados em diferentes áreas utilizando as poderosas linguagens R e Python em suas análises com o professor Danusio Guimarães, mestre em Pesquisa Operacional pelo ITA e Product Anaytics Lead na Inventa.

O que você vai aprender:

1. Introdução ao Aprendizado de Máquina (2 horas)
– Definição de Aprendizado de Máquina
– Tipos de problemas de aprendizado de máquina
– Conceitos básicos: conjunto de treinamento, conjunto de teste, classificação
2. Pré-processamento de dados (3 horas)
– Limpeza e tratamento de dados ausentes
– Normalização e padronização de dados
– Transformação de variáveis categóricas
– Seleção e extração de características
3. Algoritmos de Classificação (8 horas)
– Regressão Logística
– Árvores de Decisão
– Random Forests
– Support Vector Machines (SVM)
– Naive Bayes
– K-Nearest Neighbors (KNN)
4. Avaliação de Modelos de Classificação (4 horas)
– Métricas de avaliação: precisão, recall, F1-score, curva ROC
– Matriz de Confusão
– Validação cruzada
– Overfitting e underfitting
5. Técnicas Avançadas de Classificação (4 horas)
– Redes Neurais Artificiais (RNA)
– Deep Learning
– Algoritmos de ensemble
– Aprendizado semi-supervisionado
– Aprendizado ativo
6. Aplicações e Casos de Uso (2 horas)
– Aplicações de classificação em diferentes áreas
– Estudos de caso: detecção de fraudes, diagnóstico médico, análise de sentimentos, etc.

Carga horária: 21 horas

Investimento: De R$ 797,00 por R$ 497,00

E não se preocupe se não puder assistir ao vivo – tudo será gravado para você acessar quando quiser em até 6 meses depois das aulas ao vivo.

OBS: Mulheres, Alunos da Comunidade de Estatística e Ciência de dados e da Casa da Pesquisa Operacional, têm desconto exclusivo de 15% no Ingresso dessa formação ao vivo, basta enviar o comprovante para descontoscomunidade@gmail.com

Datas:

12/09/2023 – 18:30 às 20:30 – Online
14/09/2023 – 18:30 às 20:30 – Online
19/09/2023 – 18:30 às 20:30 – Online
21/09/2023 – 18:30 às 20:30 – Online
26/09/2023 – 18:30 às 20:30 – Online
28/09/2023 – 18:30 às 20:30 – Online
03/10/2023 – 18:30 às 20:30 – Online