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Curso

BigQuery ML:

criando modelos de regressão

Quero estudar na alura

10h

Para conclusão

141

Pessoas nesse curso

8.9

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Explore seus datasets, identifique padrões e extraia insights valiosos para embasar decisões
  • Aprenda a criar novas variáveis, enriquecendo seu conjunto de dados para melhorar a qualidade das previsões
  • Desenvolva modelos preditivos robustos, desde a preparação dos dados até a implementação
  • Apresenta a avaliar o desempenho dos seus modelos
  • Aplique seus modelos para fazer previsões previsões diretamente no BigQuery
  • Crie dashboards no Looker Studio para apresentar suas descobertas de forma clara
  • Transforme análises em ações estratégicas, otimizando processos e resultados com Machine Learning

Público alvo_

Pessoas que já possuem um nível intermediário e avançado em SQL e querem aprender Machine Learning, assim como, pessoas que estão querendo explorar novas técnicas para otimização de projetos.

Valquíria Alencar

Valquíria Alencar

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Sou Especialista em Dados e IA no Insper, onde desenvolvo soluções que transformam dados em inteligência para apoiar decisões estratégicas e acelerar a inovação. Minha trajetória combina pesquisa científica, educação e tecnologia: sou PhD em Biotecnologia, com pós-doutorado na UFABC, e atuei como instrutora na Alura, formando milhares de profissionais em Ciência de Dados e Inteligência Artificial.

Curso atualizado em 09/05/2025

Ementa

  1. Primeiros passos

    • Importando o dataset
    • Verificando a estrutura do dataset
    • Verificando a quantidade de dados nulos
  2. Análise exploratória

    • Variáveis categóricas
    • Variáveis numéricas
    • Criação de novas colunas
    • Enriquecimento da base de dados
  3. Regressão linear múltipla

    • Separando os dados em treino, validação e teste
    • Criando um modelo de regressão linear
    • Avaliando o modelo
  4. Modelo baseado em árvores de decisão

    • Criando um modelo com XGBoost
    • Avaliando o modelo XGBoost
    • Prevendo o tempo de entrega
  5. Criando um relatório com Looker Studio

    • Criando o relatório
    • Adicionando indicadores
    • Finalizando o relatório
    • Excluindo o projeto

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