Este curso foi desenvolvido para quem deseja ir além da teoria estatística e aprender a construir modelos de Machine Learning reais, integrando a facilidade da interface gráfica do JASP com o poder preditivo de algoritmos como Random Forest e Regressão Logística.Com conteúdo prático e direto, você dominará desde a preparação de dados e tratamento de outliers até a criação de modelos inteligentes capazes de prever resultados e identificar padrões ocultos, consolidando análises de alto impacto para tomada de decisão.É a formação ideal para profissionais de negócios, analistas e estudantes que buscam transformar dados em ferramentas funcionais e preditivas, dominando métricas avançadas de desempenho sem a necessidade de escrever uma única linha de código.
Curador(es) de conteúdo:
Este curso serve para transformar o conhecimento estatístico em ferramentas práticas, capacitando você a construir modelos preditivos que vão além de simples análises descritivas. Ele ensina a integrar a facilidade da interface gráfica do JASP com o poder de algoritmos como Random Forest e Regressão Logística, permitindo que você crie sistemas capazes de preparar, modelar e avaliar dados de forma visual e profissional.
Ao final, você terá desenvolvido a habilidade de realizar o ciclo completo de um projeto de Machine Learning — da importação à tomada de decisão — consolidando um portfólio de análises de alto impacto sem escrever uma única linha de código.
Este curso é ideal para profissionais que buscam elevar sua empregabilidade na área de análise de dados e estudantes que desejam construir projetos práticos utilizando o software JASP. Ele atende perfeitamente a gestores e analistas que precisam tomar decisões baseadas em previsões reais, bem como a profissionais de negócios interessados em dominar a modelagem de Machine Learning sem escrever código.
Além disso, a formação é voltada para qualquer pessoa que deseje criar modelos de regressão e classificação de forma visual e funcional, sem a necessidade de ser um programador ou ter conhecimento prévio em computação.
Domínio do Software JASP: Aprenda a navegar na interface gráfica e a utilizar as ferramentas essenciais para construir modelos preditivos sem precisar programar.
Preparação Inteligente de Dados: Domine técnicas de limpeza, tratamento de valores ausentes e normalização para garantir a qualidade das suas análises.
Modelagem de Regressão Aplicada: Aplique modelos de Regressão Linear e Logística para entender relações entre variáveis e prever comportamentos.
Algoritmos de Árvores de Decisão: Construa e interprete modelos baseados em árvores e aprenda a reduzir o erro com técnicas de Random Forest.
Avaliação de Métricas de Desempenho: Domine indicadores reais como Matriz de Confusão, Curva ROC e AUC para validar a precisão dos seus modelos.
Interpretação para Tomada de Decisão: Aprenda a transformar resultados estatísticos complexos em insights práticos e decisões estratégicas baseadas em dados.
Esse curso inclui vídeos, exercícios de fixação, exemplos de uso e códigos disponíveis.
Este curso é ideal para profissionais que buscam elevar sua empregabilidade na área de análise de dados e estudantes que desejam construir projetos práticos utilizando o software JASP. Ele atende perfeitamente a gestores e analistas que precisam tomar decisões baseadas em previsões reais, bem como a profissionais de negócios interessados em dominar a modelagem de Machine Learning sem escrever código.
Além disso, a formação é voltada para qualquer pessoa que deseje criar modelos de regressão e classificação de forma visual e funcional, sem a necessidade de ser um programador ou ter conhecimento prévio em computação.
Domínio do Software JASP: Aprenda a navegar na interface gráfica e a utilizar as ferramentas essenciais para construir modelos preditivos sem precisar programar.
Preparação Inteligente de Dados: Domine técnicas de limpeza, tratamento de valores ausentes e normalização para garantir a qualidade das suas análises.
Modelagem de Regressão Aplicada: Aplique modelos de Regressão Linear e Logística para entender relações entre variáveis e prever comportamentos.
Algoritmos de Árvores de Decisão: Construa e interprete modelos baseados em árvores e aprenda a reduzir o erro com técnicas de Random Forest.
Avaliação de Métricas de Desempenho: Domine indicadores reais como Matriz de Confusão, Curva ROC e AUC para validar a precisão dos seus modelos.
Interpretação para Tomada de Decisão: Aprenda a transformar resultados estatísticos complexos em insights práticos e decisões estratégicas baseadas em dados.
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