Regressão Linear e Logística em R: Regressões vs Classificação

Compreender a diferença entre prever um valor contínuo e classificar dados em categorias é a pedra angular da ciência de dados moderna.Este curso fornece uma introdução clara, conceitual e prática à regressão linear e logística usando R. Você passará de compreender conceitos estatísticos básicos para preparar ativamente dados, construir modelos preditivos e interpretar seus resultados para tomar decisões de negócios.Através de explicações claras e exemplos de código estruturado, você obterá uma sólida compreensão de como avaliar o desempenho do modelo usando métricas padrão do setor. O que você vai aprender: - Entenda as diferenças fundamentais entre tarefas de regressão e classificação - Prepare e limpe conjuntos de dados brutos usando fluxos de trabalho modernos de manipulação de dados de programação R - Construa modelos de regressão linear para prever resultados numéricos contínuos - Desenvolver modelos de regressão logística para classificação binária e tomada de decisão - Avalie o desempenho do modelo usando métricas-chave, como R-quadrado, RMSE, precisão e ROC-AUC - Interprete os coeficientes do modelo para extrair insights de negócios acionáveis O curso começa com a terminologia essencial e os fundamentos conceituais da modelagem preditiva.Você progredirá passo a passo através do pré-processamento de dados, construção de modelos em R e as técnicas de avaliação crítica necessárias para validar suas descobertas. Este curso é projetado para iniciantes, analistas de negócios e aspirantes a cientistas de dados que desejam uma introdução prática ao aprendizado de máquina.Não é necessária programação prévia ou experiência estatística avançada. Comece sua jornada na tomada de decisões orientada por dados e domine os fundamentos da modelagem preditiva hoje mesmo.