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Treinamento

MODELOS LINEARES E NÃO LINEARES DE

REGRESSÃO COM PYTHON

 

ONLINE

Objetivos:

Capacitar os participantes para o entendimento e a aplicação de técnicas de  regressão por meio do Python.

Obs.: Não é necessário conhecimento prévio sobre o Python!

Público-Alvo:

Profissionais de Empresas, Consultores, Participantes de Cursos de Extensão, Pós-Graduação Lato Sensu e MBAs, e Demais Interessados que têm como Principal Objetivo o Tratamento, a Análise de Dados e a Estimação de Modelos para a Geração de Informações Propícias à Tomada de Decisão. Destina-se também a Alunos de Cursos de Graduação e Pós-Graduação Stricto Sensu em Ciência da Computação, Administração, Engenharia, Economia, Contabilidade, Atuária, Estatística, Psicologia, Medicina e Saúde e Demais Campos do Conhecimento das Ciências Humanas, Exatas e Biomédicas.

Carga Horária: 15 horas

Investimento:

R$ 790,00

Em até 3x!

Consulte nossa Política de Descontos.

Método de Ensino:

Aulas virtuais em real time, com aplicação de exemplos e exercícios práticos. Utilização de microcomputador para processamento e análise das listagens emitidas, por meio do Python.

Conteúdo Programático:

  • Introdução ao Python:

- Por que aprender uma linguagem de programação?

- Por que o Python?

- Instalação do navegador Anaconda.

- Apresentação do navegador Anaconda e do Jupyter Notebook.

 

  • Modelos de Regressão GLM com Python:

- Regressão Simples e Múltipla:

- Estimação do modelo de regressão linear.

- Poder explicativo do modelo de regressão.

- A significância geral do modelo e dos parâmetros.

- Intervalos de confiança dos parâmetros e previsão.

- Variáveis dummy em modelos de regressão.

- Procedimento Stepwise.

- Modelos não lineares e transformações de Box-Cox.

- Modelos Logísticos Binários e Multinomiais:

- A significância geral do modelo e dos parâmetros.

- Função logística, probabilidades e odds ratio.

- Cutoff e análise de sensibilidade (sensitivity, specificity & accuracy).

- Curva ROC e indicador GINI.

- Elaboração de gráficos multinomiais.

- Modelos para Dados de Contagem:

- Modelo Poisson.

- Modelo binomial negativo e superdispersão em dados de contagem.

- Teste para verificação de superdispersão e nova biblioteca overdisp.

- Modelagem de eventos raros: zero-inflated models.

- Aplicação Constante de Scripts em Casos com Bases de Dados Reais.

Entre em Contato:

montvero@montvero.com.br

Datas e Horários:

Em breve turmas abertas!

Aulas:

Você receberá um link para a sala virtual ao realizar sua inscrição!

Informações Importantes:

- A MONTVERO reserva-se o direito de cancelar e/ou alterar o treinamento que não atingir o quórum mínimo de participantes por turma.


- Estão inclusos no investimento o material didático e o certificado.

Para mais informações:

Obrigado! Mensagem enviada.

EMPRESAS EM QUE NOSSOS SÓCIOS JÁ MINISTRARAM CURSOS

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