Treinamento de análise preditiva

Aprendizado de máquina

Expanda sua análise ao analisar dados de problemas reais enfrentados por muitos setores para explorar e descrever relações entre variáveis. Aprenda a usar técnicas de aprendizado de máquina, como CART®, para analisar padrões encontrados em dados históricos para obter melhores insights, identificar riscos potenciais, procurar oportunidades de melhoria e fazer previsões sobre o futuro.

Use ferramentas de aprendizado de máquina não supervisionadas, como agrupamento, para detectar partições naturais nas observações ou variáveis de dados e grupo em conjuntos homogêneos. Reduza a dimensionalidade dos dados ao transformar os dados originais em um conjunto de variáveis não correlacionáveis.

Os tópicos incluem:

• Análise discriminante
• Validação de conjunto de teste
• Validação K-fold
• Classificação CART®
• Correlação
• Regressão CART®
• Análise de conglomerado
• Componentes principais

Prerequisites: Fundamentals of Analytics, Regression Modeling and Forecasting

APRENDIZADO DE MÁQUINA AVANÇADO

Leve sua análise para um nível superior analisando dados de problemas reais para explorar e descrever relações entre variáveis. As árvores CART oferecem uma estrutura de árvore simples para interpretar relações complexas. No entanto, sua capacidade preditiva pode, muitas vezes, ser melhorada usando um modelo mais poderoso, que cria vários modelos simples (ou árvores) e os combina em um modelo final. Aprenda a usar técnicas de modelagem avançadas, como MARS^®, TreeNet^® e Random Forests^® para analisar padrões encontrados em dados históricos para obter melhores insights, identificar riscos potenciais, procurar oportunidades de melhoria e fazer previsões sobre o futuro. Observação: Uma assinatura do Módulo de Análise Preditiva complementar é necessária para este curso.

Os tópicos incluem:

• Validação
• Classificação CART^®
• Classificação TreeNet^®
• Classificação Random Forests^®
• Correlação
• Regressão MARS^®
• Regressão CART^®
• Regressão TreeNet^®
• Regressão Random Forests^®
• Conhecimento dos principais preditores
• Modelagem automatizada de aprendizado de máquina

Pré-requisitos: Fundamentos da análise, modelamento e regressão e previsão, aprendizado de máquina