Conheça o curso
O XGBoost é um dos algoritmos mais utilizados atualmente para resolver problemas de modelagem preditiva, sendo um dos modelos mais vezes campeão de competições do Kaggle.
O objetivo deste workshop é apresentar os principais conceitos por trás desse algoritmo e mostrar como ajustar, tunar e avalir a sua performance. Também vamos discutir sobre o framework do Machine Learning e apresentar algumas técnicas de interpretabilidade.
Você sairá deste curso apta(o) a:
- organizar um projeto de Machine Learning;
- utilizar o XGBoost em problemas de modelagem preditiva;
- ajustar um XGBoost utilizando o R;
- avaliar a performance dos seus modelos preditivos.
Conteúdo
- O que é e quando utilizar o XGBoost
- Criando um XGBoost passo-a-passo
- Tuning do modelo
- Overfitting e validação cruzada
- Métricas de performance
- Introdução ao Tidymodels
- Ajustanto um XGBoost no R com Tidymodels
- Tradução de um XGBoost em SQL
Professores
Como será o workshop?
- Aulas online, em tempo real, com um(a) professor(a) e um(a) monitor(a).
- Exercícios “para casa” para praticar e tirar dúvidas.
- Projeto de análise de dados para aplicar o conteúdo aprendido.
- Certificado ao final do curso (sujeito à entrega de atividades solicitadas pelos professores).
- Gravação das aulas disponíveis por pelo menos 1 ano.
Pré-requisitos
O conteúdo do curso R para Ciência de dados I
O conteúdo do curso Introdução ao Machine Learning
Conhecimentos básicos de Estatística: média, mediana, variância, proporção;
Conhecimentos básicos de computação: criação de arquivos e pastas, instalação de programas, navegação na internet.
O que eu preciso ter?
Um notebook com acesso a internet e permissão para instalar novos programas;
Uma conta de e-mail Google para acessar o Google Classroom;
Inscreva-se agora para embarcar nessa nova jornada pelo universo da Ciência de Dados!