Ciência de Dados-Modelos de Regressão e Clustering

Este curso começa discutindo o processo de modelagem de regressão e como melhorar o modelo. Você aprenderá como refinar um modelo de regressão com R e Python, bem como estudar cross-validação incluindo como ele pode te ajudar com seus dados. Este curso também ensinará como usar os parâmetros de varredura de módulos embutidos do Azure ML e recursos de permutação. Você também aprenderá os passos necessários para cruzar-validar um modelo.

Em seguida, você estudará o processo de modelagem de classificação e como melhorar o modelo. Assim como os modelos de regressão, você pode utilizar o módulo Evaluate Model e módulo de parâmetros de varredura na modelagem de classificação. Com este curso, você aprenderá as métricas para avaliação de desempenho de um modelo de classificação bem como como criar um modelo de máquina vetorial de suporte e um modelo de floresta de decisão. Você também aprenderá que a Preparação de Dados (Data munging) é o processo mais demorado de um projeto de Ciência de Dados que é um processo iterativo.

Expandir seus conhecimentos em ciência de dados e o uso de modelos de regressão, classificação e clustering com este curso online da Alison. Para completar este curso com sucesso, você precisa de um conhecimento básico de matemática, incluindo álgebra linear e alguma experiência de programação em R ou Python. É aconselhando também que você termine primeiro o 'Introdução à Ciência de Dados', 'Trabalhando com Dados', e 'Visualizando os cursos de Modelos de Dados e Exploração de Dados'. Feito com eles? Então inicie este curso hoje!