
Seja bem vindo(a). Saiba como ter o máximo de aproveitamento neste curso.
Vamos agora dar uma olhada nos pontos a serem abordados nas aulas.
Entenda agora para que serve a Regressão Logistica e qual problema ela resolve..
Vamos então conceituar esta técnica de Regressão Logística.
Nesta aula te falo em qual situação você vai precisar usar a Regressão Logística.
Para contextualizar em uma situação iremos usar dados reais. Nesta aula explico sobre estes dados.
É muito importante definir corretamente o tipo de cada variável que vai entar no modelo.
Aqui mostro como você deve escolher as categorias de referência para cada variável envolvida no modelo.
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.
Vamos agora aprender a realizaar os cruzamentos iniciais.
Nesta aula mostro uma forma de verificar se uma variável preditora tem a tendência de modificar a probabilidade de ocorrência do evento principal.
É possível escolher qual tipo de método usar para incluir as variáveis preditoras no modelo.
Com base numa amostra iremos então ver o primeiro modelo gerado.
Mais do que apenas fazer calculos, saber interepretar estes coeficientes é primordial. Então vamos entender a interpretação de cada um deles.
Agora vamos para uma medida muito valiosa que diz o quanto se aumenta na probabilidade caso um fator seja observado.
Este é uma etapa importante onde aplica-se o modelo a um grupo "externo" de indivíduos para verificar o poder de acerto do modelo.
Aprenda um procedimento para julgar a precisão dos resultados do modelo criado.
Agora você terá a valiosa oportunidade de aplicar tudo o que vimos nas aulas em uma situação real.
"E qual seria o próximo passo?"
Provavelmente você está se perguntando quais os passos para que eu saiba analisar corretamente os dados e ser um(a) Cientista de Dados? O que eu preciso aprender? E qual a ordem lógica das coisas? Será que estou seguindo os passos corretamente sem pular nada importante?
No processo de criação das habilidades necessárias para a Ciência de Dados é normal ficarmos perdidos e confusos a respeito das etapas a serem seguidas. E o que adianta sair por ai aprendendo de tudo e não aprender o que realmente é necessário?
E tenho percebido que muitos alunos assim como eu no início, ficam em dúvida sobre quais cursos devem fazer para ter a habilidade de analisar dados e também em qual ordem estes cursos devem ser feitos, a fim de evitar três problemas:
- A perda de tempo aprendendo o que não é necessário (Overdose de informação)
- Pular etapas importantes e assim se perder no processo.
- Não conseguir acompanhar os cursos, por não saber o que vem antes ou vem depois.
Então por isso quero deixar em ANEXO a esta aula uma sequência ideal de cursos para que você ganhe tempo e atinja o alvo de forma objetiva.
E como você já faz parte de nosso time de profissionais de sucesso, achei justo de presentear com vários cupons promocionais (no mesmo anexo) para que não tenhas desculpas de não dominar esta nova carreira profissional.
Agora iremos abordar o caminho exato para a carreira de Data Scientist e como este curso se encaixa nesta sequência de habilidades.
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?