Visão Geral

Curso Predictive Modeling in Data Science "Modelagem Preditiva em Ciência de Dados", Preveja tendências futuras e aproveite a vantagem dos pioneiros com a ciência de dados. A modelagem preditiva em ciência de dados é o processo de uso de dados históricos para criar modelos que podem fazer previsões sobre eventos ou resultados futuros. É um componente-chave da ciência de dados com aplicações abrangentes em todos os setores.

A modelagem preditiva visa desenvolver modelos precisos e confiáveis ​​que prevejam resultados futuros com base em dados históricos. Esses modelos podem ser usados ​​para obter insights, tomar decisões informadas e otimizar processos em vários setores e domínios.

Nossa especialidade é oferecer programas de treinamento práticos e personalizados sobre modelagem preditiva em ciência de dados. Ao combinar experiência, praticidade e uma abordagem personalizada, capacitamos você a aproveitar o poder da modelagem preditiva em suas organizações.

Por que modelagem preditiva para o seu negócio?

• Melhor tomada de decisões: os modelos preditivos permitem a tomada de decisões baseada em dados, analisando dados históricos, identificando padrões e prevendo resultados futuros. Você pode aproveitá-los para antecipar riscos, identificar oportunidades e compreender o comportamento do cliente.
• Eficiência operacional aprimorada: a modelagem preditiva pode otimizar suas operações identificando gargalos, simplificando processos e reduzindo custos. ‍
• Gestão de Riscos e Detecção de Fraudes: Os modelos preditivos podem ajudá-lo a identificar riscos potenciais e detectar atividades fraudulentas. Os modelos de detecção de fraude analisam padrões e anomalias de transações para identificar atividades fraudulentas, reduzindo perdas financeiras.

Objetivo

Após realizar este Curso Predictive Modeling in Data Science, você será capaz de:

• Obtenha uma compreensão clara da modelagem preditiva, suas aplicações e seu papel na ciência de dados.
• Obtenha proficiência em técnicas de pré-processamento de dados
• Desenvolver conhecimento de vários algoritmos de modelagem preditiva
• Aprenda como selecionar recursos relevantes e projetar novos para aprimorar o poder preditivo de seus modelos.
• Compreenda a avaliação e seleção de modelos.
• Ganhe experiência prática na construção de modelos preditivos usando linguagens de programação populares (por exemplo, Python ou R) e bibliotecas e estruturas relevantes.

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to Predictive Modeling‍

1. Overview of predictive modeling concepts, applications, and workflow.

Data Preprocessing

1. Techniques for cleaning, transforming, and preparing data for modeling.

Exploratory Data Analysis (EDA)‍

1. Analysing and visualising data to gain insights and identify patterns.

Feature Selection and Engineering‍

1. Methods for selecting relevant features and creating new features to improve model performance.

Linear Regression

1. ‍Using linear regression for predicting continuous numerical outcomes.

Logistic Regression

1. ‍Applying logistic regression for binary classification problems.

Decision Trees

1. ‍Building decision tree models for classification and regression tasks.

Random Forests

1. ‍Ensemble method using multiple decision trees for improved predictive performance.

Gradient Boosting

1. ‍Technique for building powerful predictive models through sequential learning.

Support Vector Machines (SVM)

1. Using SVM for classification and regression tasks.

Neural Networks

1. ‍Introduction to artificial neural networks for predictive modeling.

Time Series Analysis

1. ‍Techniques for analysing and forecasting time-dependent data.

Model Evaluation Metrics

1. ‍Common metrics for evaluating model performance, including accuracy, precision, recall, and F1 score.

Cross-Validation

1. ‍Methodology for assessing model performance and generalisation using resampling techniques.‍

Hyperparameter Tuning

1. ‍Optimising model performance by tuning hyperparameters.‍

Model Interpretability and Explainability

1. ‍Techniques for understanding and interpreting model predictions.‍

Ensemble Learning

1. ‍Combining multiple models to improve predictive accuracy and robustness.

Imbalanced Datasets

1. ‍Strategies for handling datasets with imbalanced class distributions.

Text Mining and Natural Language Processing (NLP)

1. ‍Applying predictive modeling techniques to text data.

Deep Learning

1. ‍Introduction to deep neural networks and their applications in predictive modeling.

Model Deployment and Productionization

1. ‍Deploying models into production environments for real-time predictions.

Model Monitoring and Maintenance

1. ‍Strategies for monitoring model performance and updating models as new data becomes available.

Ethics in Predictive Modeling

1. Considerations for fairness, bias, and transparency in predictive modeling.

Case Studies and Real-World Applications

1. ‍Examples showcasing predictive modeling in various industries and domains.

Advanced Topics in Predictive Modeling

1. ‍Advanced techniques such as reinforcement learning, Bayesian methods, and advanced optimisation algorithms