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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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Modelos de Classificação: fundamentos, aplicações e critérios de avaliação
Ciência de Dados

Explore mais sobre o curso

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

  • O que são modelos de classificação Fundamentos de Classificação
  • Classificação binária e multiclasse Fundamentos de Classificação
  • Papel da classificação em problemas de negócio Fundamentos de Classificação
  • 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.

Investimento

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Compreensão dos fundamentos de modelos de classificação
Aplicação de algoritmos supervisionados para problemas de classificação
Avaliação de desempenho utilizando métricas adequadas
Interpretação crítica dos resultados dos modelos
Identificação de limitações e riscos dos modelos em cenários reais
Cientistas de Dados
Analistas de Dados atuando com Machine Learning
Profissionais que já utilizam modelos preditivos
Conhecimentos básicos de estatística
Experiência prévia com análise de dados
Familiaridade com conceitos de Machine Learning
Noções de programação em Python ou linguagem equivalente
Especialistas
Mathias Brem Analytics Expert e Cofundador da Rox Partner
Romerito Morais Líder de Engenharia de Dados