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Curso

Spark:

trabalhando com regressão

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

1478

Pessoas nesse curso

9.3

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Aprenda a utilizar o Python para criar aplicações Spark
  • Descubra como fazer ciência de dados com as ferramentas do Spark
  • Crie modelos de machine learning utilizando o PySpark
  • Utilize árvores de decisão e random forest para problemas de regressão
  • Descubra formas de otimizar seus modelos de machine learning
  • Realize previsões de seus dados com modelos de regressão no Spark

Público alvo_

Cientistas de dados e entusiastas em dados com interesse em desenvolver aplicações de machine learning em cenários que envolvam grandes volumes de dados.

Pedro Henrique Campagna Moura da Silva

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Técnico em Informática e Analista de Relações Internacionais, trabalhou com desenvolvimento de software e ciência de dados voltados para pesquisa. Atualmente estuda governança de dados e tenta sempre construir pontes entre a tecnologia e o internacional.

Curso atualizado em 24/11/2023

Ementa

  1. Preparando os dados

    • Apresentação
    • Objetivos e ferramentas
    • Apresentando os dados
    • Seleção de features
    • Tratamento de dados
    • Dados faltantes
  2. Regressão Linear

    • Preparando dados para regressão
    • Exploração de dados
    • Ajuste e Previsão
    • Métricas
  3. Árvore de Decisão

    • O modelo
    • Ajuste e Previsão
    • Métricas
  4. Random Forest

    • O modelo
    • Ajuste e Previsão
    • Métricas
  5. Técnicas de Otimização

    • Ferramentas: Cross Validation
    • Árvore de Decisão
    • Random Forest
    • Prevendo resultados
    • Conclusão

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Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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