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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

Pedro Henrique Campagna Moura da Silva

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Com foco em governança de dados, profissional poliglota (pt, en, es, fr) com sólida experiência nas esferas financeira e educacional. Minhas competências abrangem Python, SQL, Cloud Computing, profundo conhecimento em DAMA BOK e regulações de dados (LGPD e GDPR). Meu objetivo é promover estratégias de governança de dados eficazes para otimizar processos garantindo conformidade.

Curso atualizado em 23/07/2026

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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