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Machine Learning in R: Curso Completo de Regressão Logística
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464 students

Machine Learning in R: Curso Completo de Regressão Logística

Como Programar Computadores para Tomarem Decisões
Created byIsaías Lira
Last updated 10/2023
Portuguese
Portuguese [Auto],

What you'll learn

  • Fazer cruzamento de dados
  • Realizar Recodificação de Variáveis
  • Gerar modelos de regressão logística aos dados
  • Estimar o risco de ocorrência de um evento com base em outras variáveis
  • Saber avaliar o poder o modelo gerado

Course content

5 sections22 lectures2h 43m total length
  • Seja muito bem vindo(a)!4:16

    Seja bem vindo(a). Saiba como ter o máximo de aproveitamento neste curso.

  • Visão Geral4:05

    Vamos agora dar uma olhada nos pontos a serem abordados nas aulas.

  • Introdução6:22

    Entenda agora para que serve a Regressão Logistica e qual problema ela resolve..

  • Logística Binária - O que é2:55

    Vamos então conceituar esta técnica de Regressão Logística.

  • Para que serve10:51

    Nesta aula te falo em qual situação você vai precisar usar a Regressão Logística.

  • O banco de dados8:31

    Para contextualizar em uma situação iremos usar dados reais. Nesta aula explico sobre estes dados.

  • Definindo o tipo de cada variável3:13

    É muito importante definir corretamente o tipo de cada variável que vai entar no modelo.

  • Definindo as categorias de referência10:45

    Aqui mostro como você deve escolher as categorias de referência para cada variável envolvida no modelo.

  • Dividindo as amostras9:24

    Um importante passo é dividir a amostra principal em duas. Uma irá gerar o modelo e outra (menor) irá testar se o modelo é bom.

  • Exercícios da primeira seção

Requirements

  • É interessante que tenha feito meu curso de Linguagem R do zero
  • É interessante que tenha feito meu curso de Regressão Linear no R

Description

Por que fazer este curso nos próximos 30 dias?

Aprender sobre Algoritmos de Machine Learning, especialmente o de Regressão Logística, tem sido essencial para quem deseja ter seu espaço nas grandes empresas, pois são eles fazem com que computadores tomem decisões baseadas em algoritmos, encontrando informações interessantes em meio a uma grande quantidade de dados.

Hoje, cada vez mais ocorre um aumento na quantidade de dados e conforme são os algoritmos são alimentados com mais dados, aprendem a reconhecer padrões e fornecer insights relevantes para as organizações.

Mas como o programa reconhece esses padrões?

Para tentarem descobrir padrões ou prever resultados, as ferramentas de aprendizagem de máquina tentam descobrir equações (modelos matemáticos) que ajudem a extrair algum significado de um conjunto de dados. É por isso que o termo “modelagem” é tão recorrente em textos e discussões sobre machine learning.

Portando, este curso visa APROFUNDAR o estudo do zero ao avançado nos modelos de Regressão Logística, considerado o mais usado quando se pretende estimar risco (probabilidade de um evento).


Que tipo de resultado eu tenho com esta técnica?

  • Previsão de risco: ex: qual as chances da empresa fechar com base em algumas variáveis? Quais as chances de um indivíduo ter um AVC dado algumas variáveis como hábitos de fumo, escolaridade, atividades físicas , etc.? Qual a probabilidade do cliente ser um bom pagador com base em algumas variáveis como sexo, comportamento de consumo, etc.?


  • Saber quais variáveis contribuem no aumento ou diminuição do risco de acontecer um determinado evento (nova venda de um produto, um Câncer ou outra doença qualquer, a peça ser defeituosa, etc.)


  • O quanto altera na probabilidade quando um indivíduo está exposto a um fator de risco (ex: qual o risco de um cliente comprar um imóvel dado que ele é do sexo masculino)


  • Construir uma equação matemática que descreva o mundo real.



    Este é um dos cursos mais desejados no momento, portanto não perca tempo e corra para aprender tudo isto da maneira mais fácil e rápida possível e consiga sua vaga neste amplo mercado.



Para quem serve este curso?

  • Profissionais de TI e de áreas associadas, interessados em se aprofundar em Estatística e aplicá-la no mundo empresarial.

  • Estudantes de graduação, mestrado e doutorado precisando aprender estatística para provas universitárias ou para pesquisas científicas.

  • "Concurseiros" interessados em "matar" a prova de Estatística.


Sobre o Professor

Meu nome é Isaías Lira, bacharel em Estatística, Consultor em Análise Estatística de Dados, pesquisador e estudioso da área de Estatística Aplicada no Mercado Financeiro, escritor de livro em Estatística, Data Scientist, Pos-graduado em Docência Superior e este curso é um importante dentro de minha lista de cursos.


Qual o diferencial deste curso?

  • Curso 100% pratico

  • Usaremos dados reais

  • Tudo mostrado passo a passo

  • Aprofundamento na ferramenta de análise de dados mais respeitada no mercado: o R.

  • Estrutura: o curso esta cuidadosamente estruturado para que em cada aula você tenha a clareza de cada assunto abordado

  • Abordagem simplificada: focamos naquilo que é mais importante, numa linguagem simples, direta, com vários exemplo reais


Inicie agora e conclua quando bem desejar! Sem pressão! Respeitaremos o seu próprio ritmo e estaremos aqui para tirar suas dúvidas.

O mercado profissional precisa de você, então aprenda isto e seja útil para as grandes empresas.

Então, se você quer aprender sobre Regressão Logística, seja você quem for, este é o caminho mais fácil que conheço!

Vamos iniciar?


Who this course is for:

  • Leigos interessados em Prever o Comportamento de Quaisquer Eventos a partir de modelos de regressão logística
  • Estudantes, Profissionais e Apaixonados pela área de TI ou qualquer profissional interessado em Aprender regressão Logística para resolver grandes problemas.