Modelagem de Machine Learning: Crie e avalie modelos preditivos

Todos os dias, organizações de finanças, saúde e varejo usam dados para prever tendências futuras e automatizar a tomada de decisões.Entender como criar e treinar modelos de machine learning é a chave para desbloquear essas informações orientadas por dados. Este curso baseado em texto guia você de um novato em aprendizado de máquina para um profissional capaz de preparar dados, treinar modelos e interpretar previsões.Você obterá uma sólida compreensão dos conceitos centrais por trás dos algoritmos populares, permitindo que você os aplique com confiança a conjuntos de dados do mundo real. O que você vai aprender: - Compreender os conceitos fundamentais de aprendizagem supervisionada, incluindo as diferenças entre regressão e classificação. - Construa e treine modelos de regressão linear para prever valores numéricos contínuos. - Implementar regressão logística e classificadores Naive Bayes para resolver problemas de categorização. - Aplique técnicas modernas de engenharia de recursos e pré-processamento de dados para preparar dados brutos para treinamento. - Avalie o desempenho do modelo usando métricas profissionais como precisão, recall, F1-score e matrizes de confusão. - Construa pipelines de aprendizado de máquina limpos e reproduzíveis para agilizar seu fluxo de trabalho. Você começará explorando a teoria fundamental de aprendizado de máquina e a terminologia básica antes de passar passo a passo pelos algoritmos de regressão e classificação.Cada conceito é reforçado com explicações escritas claras e passos práticos de código usando bibliotecas Python padrão da indústria. Este curso foi projetado para aspirantes a analistas de dados, desenvolvedores de software e iniciantes que desejam uma introdução clara, conceitual e prática ao aprendizado de máquina sem precisar de experiência prévia em ML. Comece sua jornada no machine learning e comece a criar seus primeiros modelos preditivos hoje mesmo.