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programa de habilidades

Aprendizado de máquina supervisionado em R

Os métodos de aprendizado supervisionado são fundamentais para sua jornada na ciência de dados. Saiba como gerar, explorar e avaliar modelos de aprendizado de máquina, aproveitando as ferramentas do Tidyverse. Você aprenderá sobre técnicas de regressão múltipla e logística, modelos baseados em árvores e máquinas de vetores de suporte. Por fim, você aprenderá a ajustar os parâmetros do seu modelo para obter um melhor desempenho.

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Machine Learning in the Tidyverse

Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.

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Dmitriy Gorenshteyn

Lead Data Scientist at Memorial Sloan Kettering Cancer Center

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Regressão intermediária no R

Aprenda a realizar regressão linear e logística com múltiplas variáveis explicativas.

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Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

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Modeling with tidymodels in R

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David Svancer

Data Scientist

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Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.

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Sandro Raabe

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Support Vector Machines in R

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Kailash Awati

Senior Lecturer at University of Technology Sydney.

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Hyperparameter Tuning in R

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Shirin Elsinghorst (formerly Glander)

Data Scientist @ codecentric

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