Introdução ao Machine Learning com R

A definir

Curso de 21 horas

A definir

R$750,00

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Conheça o curso

Machine Learning consiste em um framework de análise preditiva, muito utilizado hoje em dia em problemas de classificação. Sua fama recente se deve ao sucesso em aplicações de transcrição de áudio e classificação de imagens, mas uma grande parte de suas técnicas são muito úteis em qualquer problema de modelagem estatística.

O objetivo deste curso é apresentar as ideias essenciais por trás do Machine Learning, desenvolvendo a análise crítica necessária para escolher, ajustar, avaliar e interpretar modelos preditivos.

Utilizando o R como ferramenta, você sairá deste curso apto a empregar modelagem preditiva em suas atividades profissionais.

Ao decorrer do curso, abordaremos os seguintes tópicos:

Introdução
  • O que é Machine Learning?
  • O hype do Machine Learning
  • A importância de entender bem o problema
Conceitos básicos
  • Métricas de performance do modelo
  • Overfitting
  • Validação cruzada
  • Tuning de modelos
Modelos preditivos
  • Regressão linear
  • Regressão logística
  • LASSO
  • Árvores de decisão
  • Random forest
  • Boosting
O pacote recipes
  • Pré-processamento dos dados
    • Transformações
    • Imputação
    • Construção de variáveis dummies
O pacote caret
  • Ajuste de modelos
  • Integração com o pacote recipes
  • Interpretação dos resultados


Para quem é este curso?

Este curso é destinado a estudantes e profissionais que:

  • gostariam de entender o hype do Machine Learning e descobrir como utilizá-lo em suas atividades acadêmicas ou profissionais;
  • desejam começar a utilizar modelagem preditiva para resolver problemas específicos em suas atividades;
  • já trabalham com modelagem preditiva e gostariam de incluir o R no seu repertório de ferramentas.


O que eu preciso saber?

Alguns pré-requisitos são necessários para o completo entendimento das aulas. Também recomendamos alguns tópicos para uma melhor experiência do curso.

Necessário

Estatística:

  • medidas de posição, como média e mediana;
  • medidas de dispersão, como variância e desvio padrão;
  • interpretação de proporções, como taxas de acerto e erro;
  • intuição de modelos de regressão: o que são e como interpretá-los.

Programação:

  • noções básicas de lógica de programação, como operações lógicas e controladores de fluxo (if, else);
  • conhecimento básico de programação em R:
    • sintaxe e vocabulário básico;
    • criação de objetos e funções;
    • criação e manipulação de vetores;
    • criação e manipulação de data frames.

Recomendado

Programação:

  • conhecimento introdutório de programação em R:
    • utilização do operador pipe (%>%);
    • importação de bases em formato de texto (.csv) ou Excel (.xlsx, .xls);
    • manipulação de dados com os pacotes dplyr e tidyr;
    • visualização de dados com o pacote ggplot2.


O que eu preciso levar?

Durante as aulas, você vai precisar de:

  • um notebook com acesso a internet;
  • últimas versões do R e do RStudio instaladas;
  • permissão para instalar novos programas.

Também recomendamos levar a fonte do notebook e um adaptador de tomada (as salas podem possuir apenas padrões antigos).

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