I had dabbled in Python before but never managed to build an actual model that predicted anything. Walking through scikit-learn step by step, I trained my first regression model on real data and it actually held up on the test set. The way train/test splitting and evaluating with proper metrics was explained finally made it click for me. I appreciated that it didn't drown me in math but still explained why each step matters. By the end I built a small churn predictor for my own work data. Genuinely the course that took me from theory to something usable.
Análise Preditiva com Python e Machine Learning
Domine os fundamentos da análise de dados e construa seus primeiros modelos preditivos usando Python e scikit-learn.
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Instrutor de IA
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Comece quando quiser
Sem horários nem prazos: aprenda no seu ritmo, quando quiser. -
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Em português
Aulas, tarefas e certificado: tudo totalmente no seu idioma.
Sobre este curso
Pronto para desvendar o poder dos dados e fazer previsões futuras? Este curso oferece uma introdução prática ao mundo do machine learning usando Python, uma das linguagens mais populares em ciência de dados. Você passará de conceitos básicos à construção de modelos preditivos reais. Neste curso, você aprenderá a:
* Compreender os conceitos centrais de machine learning e análise preditiva;
* Manipular e preparar dados para análise usando a biblioteca pandas;
* Treinar e testar modelos comuns de machine learning com scikit-learn;
* Avaliar o desempenho do seu modelo usando métricas estatísticas chave;
* Aplicar técnicas básicas de engenharia de features para melhorar a precisão do modelo.
O curso começa com princípios fundamentais antes de guiá-lo por exercícios práticos onde você construirá um projeto completo de análise preditiva. Este curso é projetado para iniciantes absolutos. Nenhuma experiência prévia em programação ou ciência de dados é necessária para começar. Comece sua jornada em ciência de dados e machine learning hoje mesmo.
O que você vai receber
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Certificado de conclusão
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Acesso vitalício
Volte quando quiser, sem expirar -
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Celular ou computador
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Reembolso em 14 dias
Sem perguntas -
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Curto e focado
2 h 48 min de conteúdo prático
Certificado de conclusão
Cada curso que você conclui na PickAClass emite uma credencial como esta — original, com seu próprio código, verificável por URL e detalhada sobre o que foi de fato demonstrado.
P
PickAClass
Perfil de habilidades · verificável
Documento
Certificado de Maestria
Isto certifica que
Nome Sobrenome
demonstrou com sucesso o domínio de
Análise Preditiva com Python e Machine Learning
Habilidades demonstradas
✓
Análise de padrões comportamentais
Fundamental
1.2 h
✓
Estruturas de arquitetura de decisão
Proficiente
1.4 h
✓
Design de testes A/B
Proficiente
1.7 h
✓
Redação comportamental
Avançado
1.9 h
P
PickAClass — Nome Sobrenome
Análise Preditiva com Python e Machine Learning
Página 2 de 2
Detalhe de desempenho
Resumo do curso
Aulas concluídas
14 / 14
Questões de prática
26 / 28
Tarefas enviadas
4 (méd. 4.5 / 5)
Projeto final
Avaliado — 4.6 / 5
Prática total
6.2 h
Benchmark de desempenho
Posição na coorte
Top 12% de 1,625
Tempo até concluir
11 dias (mediana: 22)
Pontuação de domínio
91 / 100
Pontuação das questões de prática
94%
Verificação de habilidade
Trilha de habilidade verificada
Avaliações (2)
Mijn eerste voorspellende model met scikit-learn draait en de uitleg over train- en testsplitsing was helder. Ik had alleen graag wat meer voorbeelden met classificatie gezien, maar verder een sterke kennismaking met machine learning.
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Perguntas frequentes
O que preciso para fazer este curso? +
Só um celular ou computador com internet. Sem instalações nem hardware especial.
Como faço para pagar? +
Com cartão via Stripe. Não guardamos dados do cartão — o Stripe processa com segurança.
Posso pedir reembolso? +
Sim — reembolso integral em 14 dias, sem perguntas.
Por quanto tempo terei acesso? +
Para sempre. Uma vez comprado, o curso é seu para revisar quando quiser.
Vou receber um certificado? +
Sim. Ao concluir, você recebe um certificado que pode adicionar ao seu perfil do LinkedIn.
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