Modelos Preditivos – São Paulo

Modelos Preditivos – São Paulo

Presencial

SP

Entenda os conceitos básicos e comece a utilizar Machine Learning com o software estatístico R. O curso abordará os principais algoritmos para modelos preditivos de regressão e classificação, bem como técnicas para avaliação e seleção de modelos.

Quando: 05, 12 e 19 de Agosto de 2017 das 09h às 12h30 e 14h00 às 17h30.

Local: FYI Learning Solutions, Avenida Paulista, 2006 – Conjunto 401 – 406 – Bela Vista, São Paulo – SP

6x de R$148,33 sem juros no cartão de crédito via Pagseguro

R$890,00

Inscrições: EM BREVE
Início: 05/08

Fora de estoque - Entre para a lista de espera e nós lhe avisaremos quando o curso estiver disponível

Descrição

Objetivos do curso

Capacitar profissionais na construção prática de modelos preditivos utilizando o R

A quem NÃO se destina

Iniciantes sem noções básicas de estatística ou programação.

Você vai sair do curso capaz de

  • Entender de maneira prática os principais modelos de machine learning;
  • Aplicar e avaliar modelos de machine learning em suas bases de dados.

O que você precisa para o curso

  • Noções básicas de estatística;
  • Domínio básico da linguagem R.

1. Introdução e motivação

1.1. Medidas de acurácia;

1.2. In-Sample vs Out-of-Sample performance, over-fitting, bias-variance tradeoff;

1.3. Cross-validation e seleção de parâmetros.

2. Modelos lineares

2.1. Regressão: OLS; PLS; Ridge; LASSO; Elastic Net;

2.2. Classificação: Logit/Probit; LDA; PLSDA;

3. Modelos não-lineares

3.1. Regressão: Redes Neurais; MARS; SVM; KNN;

3.2. Classificação: Redes Neurais; SVM; QDA; RDA; MDA;

4. Modelos de árvore

4.1. Random Forests;

5. Tópicos extras:

5.1. Feature engineering;

5.2. Ensemble Models.

O curso acontecerá nos dias 05, 12 e 19 de Agosto de 2017 das 09h às 12h30 e 14h00 às 17h30.

FYI Learning Solutions | Avenida Paulista, 2006 – Conjunto 401 – 406 – Bela Vista, São Paulo – SP

Como sei que minha inscrição foi confirmada?

Caso tenha optado por pagamento via PagSeguro, após a confirmação da compra, em até 2 (dois) dias úteis, você receberá um e-mail de nossa equipe com a confirmação de sua inscrição.

Se seu pagamento foi por transferência, pedimos que envie o comprovante para o contato@ibpad.com.br e, assim que o pagamento for reconhecido por nossa equipe financeira, lhe enviamos a confirmação.

Receberei certificado?

Sim, você receberá certificado de curso de extensão, com a carga horária específica delimitada na página do curso. O certificado é individual e terá o mesmo nome que você utilizou na compra. Caso precise de um certificado impresso, entre em contato conosco pelo contato@ibpad.com.br.

Para a certificação, há avaliações, provas e notas?

Os cursos são baseados em confiança mútua entre instituição e estudante. Certificados serão concedidos a alunos com presença superior a 75% das aulas.

O certificado é reconhecido pelo MEC?

Nossos cursos presenciais são classificados como cursos livres de qualificação ou de atualização, ou seja, não são cursos de graduação, pós-graduação ou técnico profissionalizante. Portanto, não precisam ser reconhecidos pelo MEC.

O meu certificado vai ser reconhecido pelo mercado?

Sim, o IBPAD é atualmente uma das principais referências no mercado de inteligência em Mídias Sociais.

Já fiz curso em outro local e não gostei. Qual a diferença do curso de vocês?

O curso presenciais do IBPAD são constantemente ajustados após feedbacks, repensando exercícios, perguntas e exemplos ao longo do tempo. Ainda, nossos professores são escolhidos enquanto referências no mercado de trabalho em suas respectivas áreas.

Vou receber Nota Fiscal do curso?

Sim, você receberá em um prazo de até 10 dias úteis a Nota Fiscal eletrônica do curso com os dados de preenchimento no ato da compra.

O pagamento de minha inscrição será feita por minha empresa/instituição. Como devo proceder?

Para a cobrança e emissão de Notas Fiscais em nome de empresas ou instituições, é só entrar em contato conosco e nossa equipe lhe ajudará.

Quais as formas de pagamento disponíveis?

É possível pagar o curso através de cartões de crédito, boleto online ou transferência bancária.

Não estou conseguindo me inscrever. Como consigo ajuda?

Pedimos desculpa pelo incômodo e pedimos que entre em contato com nossa equipe a partir dos telefones:

(61) 4042 2018 – Brasília
(11) 3042 0218 – São Paulo
(21) 3942 2018 – Rio de Janeiro

Além disso, você pode entrar em contato com nossa equipe a partir do e-mail contato@ibpad.com.br

professoresdo curso

  • Guilherme Jardim Duarte

    Cientista de Dados chefe do Jota, com passagem pela iCarros (Itaú) e no Jornal Estado de S. Paulo no núcleo “Estadão Dados”. É Doutor em Direito pela USP, especialista em R, Machine Learning e Visualização de Dados.

Cursos Relacionados

  • Ciência de Dados com R – São Paulo

    6x de R$281,67 sem juros no cartão de crédito via Pagseguro

    Muito mais que uma ferramenta, o R é uma linguagem de programação poderosa voltada para a análise de dados. O IBPAD preparou um curso especial de programação em R para você realmente aprender a programar e ter uma base sólida.

    Quando: Novas turmas em breve. Deixe seu e-mail na lista de espera e receba desconto no relançamento!

    Local: FYI Learning Solutions, Avenida Paulista, 2006 – Conjunto 401 – 406 – Bela Vista, São Paulo – SP

     

    EM BREVE
  • Séries Temporais – São Paulo

    6x de R$148,33 sem juros no cartão de crédito via Pagseguro

    Aprenda a desenvolver modelos de previsão com séries temporais usando o software estatístico R. O curso aborda a metodologia e aplicações da análise e previsão de séries temporais, com foco na análise de variáveis macroeconômicas, cobrindo a especificação, seleção e avaliação de modelos univariados (SARIMA) e multivariados (VAR / VEC). O curso aplicará as técnicas aprendidas com conjuntos de dados reais, elaborando e avaliando suas previsões.

    Quando: 21 e 28 de outubro de 2017, das 09h às 12h30 e 14h00 às 18h00.

    Local: FYI Learning Solutions, Avenida Paulista, 2006 – Conjunto 401 – 406 – Bela Vista, São Paulo – SP

    21/10

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