Modelos de Classificação: fundamentos, aplicações e critérios de avaliação
O curso Modelos de Classificação — fundamentos, aplicações e critérios de avaliação foi desenvolvido para profissionais de Ciência de Dados que precisam construir, avaliar e interpretar modelos que apoiam decisões reais, como identificar risco, prever comportamentos ou classificar eventos a partir de dados históricos.
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Ao longo do curso, o participante aprenderá a aplicar os principais algoritmos de classificação de forma criteriosa e orientada ao problema, compreendendo quando cada modelo faz sentido, quais métricas utilizar e como interpretar corretamente os resultados gerados. O foco não está apenas em treinar modelos, mas em avaliar desempenho, entender erros e evitar conclusões equivocadas que podem impactar decisões técnicas e de negócio. O curso prepara o profissional para atuar com maior segurança em projetos que envolvem decisão binária ou multiclasse, fortalecendo a capacidade analítica e crítica necessária para o uso responsável de modelos de classificação no ambiente de trabalho. O participante desenvolve a capacidade de aplicar modelos de associação de forma responsável e analítica, compreendendo seus limites e seu papel como ferramenta complementar na análise de dados.
Módulos do Curso
- Regressão Logística Principais Algoritmos de Classificação
- K‑Nearest Neighbors (KNN) Principais Algoritmos de Classificação
- Árvores de Decisão Principais Algoritmos de Classificação
- Randon Forest Principais Algoritmos de Classificação
- Naive Bayes Principais Algoritmos de Classificação
- Matriz de confusão Avaliação de Modelos de Classificação
- Accuracy, Precision, Recall e F1‑score Avaliação de Modelos de Classificação
- Curvas ROC e AUC Avaliação de Modelos de Classificação
- Viés e variância Overfitting, Underfitting e Generalização
- Validação cruzada Overfitting, Underfitting e Generalização
- Boas práticas de generalização Overfitting, Underfitting e Generalização
- Problemas comuns de classificação em dados Aplicação em Cenários Reais
- Interpretação de resultados Aplicação em Cenários Reais
- Limitações e riscos na tomada de decisão Aplicação em Cenários Reais
Confira tudo que voce vai dominar neste curso.
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