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Curso

Classificação:

resolvendo problemas multiclasse

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

1140

Pessoas nesse curso

9.4

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Aplique técnicas de análise exploratória para compreender os dados e obter insights
  • Realize o pré-processamento de dados para treinamento de modelos de classificação
  • Avalie o desempenho de modelos de classificação para problemas multiclasse
  • Realize o balanceamento de dados para melhorar a performance dos modelos
  • Aplique um pipeline para validar modelos de forma correta
  • Interprete resultados e insights obtidos a partir das análises e avaliações
  • Investigue problemas de forma analítica e crítica

Público alvo_

Pessoas que querem entender como trabalhar com problemas de classificação que envolvem mais de duas classes.

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 24/06/2024

Ementa

  1. Conhecendo os dados

    • Carregando os dados
    • Entendendo os dados
  2. Explorando os dados

    • Dados demográficos
    • Dados socioeconômicos e macroeconômicos
    • Dados no momento da matrícula
    • Dados acadêmicos
  3. Realizando o treinamento

    • Preparando os dados
    • Separando os dados
    • Treinando o modelo com Random Forest Classifier
  4. Avaliando o modelo

    • Analisando a matriz de confusão
    • Analisando o relatório de métricas
    • Aplicando a técnica de superamostragem
    • Analisando as métricas após o balanceamento
  5. Validando o modelo

    • Pipeline para validação
    • Obtendo o intervalo de confiança
    • Testando o modelo

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