Certificado
Ao final do curso receba um certificado de conclusão
Não aborda: Modelagem estatística e aprendizado de máquina: visualização e comunicação de resultados; aprendizado supervisionado e não supervisionado; processos de treinamento, validação e teste; modelos supervisionados (regressão linear, regressão logística, árvores de decisão, Random Forest, k-vizinhos mais próximos (k-NN), máquinas de vetor de suporte (SVM); modelos não supervisionados (k-means, agrupamento hierárquico, análise de componentes principais (PCA), componentes independentes (ICA), regras de associação); overfitting, underfitting, regularização (Ridge, Lasso), seleção de variáveis e redução de dimensionalidade; identificação de padrões, tendências e anomalias.
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