Bem-vindo à nossa sétima aula de Python para Ciência de Dados!

Hoje, daremos continuidade ao nosso aprendizado, explorando técnicas fundamentais de modelagem e agrupamento de dados que serão essenciais para o seu desenvolvimento na Ciência de Dados!

O que você vai aprender hoje:

Regressão Linear – Começaremos com uma introdução à regressão linear, entendendo como essa técnica é utilizada para prever valores contínuos com base em variáveis explicativas.

Classificação com SVM – Em seguida, entraremos no mundo da classificação usando Máquinas de Vetores de Suporte (SVM). Vamos explorar como as SVMs são usadas para separar classes e aprenderemos sobre as principais vantagens desse método.

Kernels – Veremos também como os kernels podem ser aplicados nas SVMs para lidar com problemas não lineares, transformando dados em novas dimensões que facilitam a classificação.

Clustering – Por fim, estudaremos técnicas de clustering, como o K-means, para agrupar dados com características semelhantes. Essa abordagem é amplamente usada em problemas de segmentação e descoberta de padrões.

Ao final desta aula, você será capaz de aplicar modelos de regressão, realizar classificações complexas, transformar dados com kernels e agrupar informações de forma eficiente. Não perca essa oportunidade de avançar ainda mais em sua jornada na Ciência de Dados!

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