Fundamentos da Ciência de Dados: Pré-processamento, Regressão e Avaliação

A ciência de dados depende de conjuntos de dados limpos e modelos preditivos confiáveis para converter informações brutas em insights de negócios acionáveis. Este curso oferece uma base para iniciantes em conceitos básicos de ciência de dados, orientando você passo a passo através da preparação de dados e modelagem preditiva. Você começará aprendendo a terminologia-chave e a teoria fundamental antes de mergulhar em técnicas analíticas práticas. Através de guias escritos claros e trechos de código estruturados, você desenvolverá uma compreensão prática de como os pipelines de dados funcionam em ambientes modernos. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de ciência de dados, terminologia básica e fluxos de trabalho analíticos. - Aplique técnicas de pré-processamento de dados para lidar com valores ausentes, gerenciar valores atípicos e recursos de escala. - Construa modelos simples de regressão linear para prever resultados numéricos contínuos. - Construa múltiplos modelos de regressão linear para analisar relações complexas de múltiplas variáveis. - Avalie o desempenho e a precisão do modelo usando métricas padrão, como RMSE e MAE. - Aprenda práticas modernas de manipulação de dados para análise de dados limpa e reproduzível. O curso começa com definições essenciais e princípios de dados antes de apresentar métodos práticos de pré-processamento. Você explorará as técnicas de regressão passo a passo, terminando com estratégias eficazes para medir o erro e a precisão do modelo. Este curso é adaptado para iniciantes, aspirantes a analistas de dados e profissionais que buscam uma base sólida em ciência de dados sem exigir experiência prévia. Comece a ler hoje para construir seu conjunto de habilidades fundamentais de ciência de dados.