Por que regressão é tão importante em ciência de dados
Grande parte da ciência de dados no dia a dia gira em torno de prever um valor numérico, como demanda, risco, tempo ou custo, e é aí que entram os modelos de regressão. O curso Introdução à Ciência de Dados - Modelos de Regressão foi desenhado para apresentar esses conceitos básicos de forma acessível.
Para quem quer começar a trabalhar com previsões e entender melhor relações entre variáveis, esse conteúdo se torna um dos blocos centrais da trilha.
Visão geral do curso na plataforma EV.G
O curso é oferecido como Curso Aberto na Escola Virtual de Governo, com conteúdo produzido pelo Serpro e certificação emitida pela Enap, reforçando a qualidade e reconhecimento do certificado.
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São 4 horas de carga horária, com 10 dias de disponibilidade para concluir, em formato totalmente online e gratuito, permitindo que você encaixe os estudos na sua rotina com certa folga.
Modelos de regressão linear e não linear
O conteúdo programático é organizado em um módulo único focado em modelos de regressão, cobrindo tanto conceitos de regressão linear quanto não linear.
Essa combinação ajuda a entender desde casos mais simples, como relação entre duas variáveis, até ajustes um pouco mais complexos, sempre com a ideia de apoiar a tomada de decisão baseada em dados.
Público-alvo e quem mais aproveita o curso
O público-alvo oficial são servidores públicos e qualquer cidadão interessado em ciência de dados, com indicação clara de que o curso é aberto, gratuito e com certificado.
Na prática, é uma boa entrada para estudantes de tecnologia, devs que já programam mas ainda não dominam estatística aplicada e profissionais de negócio que querem entender melhor como previsões são construídas.
Resumo das informações principais do curso
| Aspecto | Detalhe |
|---|---|
| Carga horária | 4 horas |
| Disponibilidade | 10 dias para concluir |
| Modalidade | Online, autoinstrucional |
| Certificado | Sim, emitido pela Enap |
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Onde esse curso entra na sua jornada de dados
Modelos de regressão conversam diretamente com conteúdos de estatística essencial e tratamento de dados, formando uma base forte para passos futuros em machine learning supervisionado.
Você pode se inscrever a qualquer momento direto na página oficial: https://www.escolavirtual.gov.br/curso/1173. E aí, vai continuar tratando previsão como um chute bem feito ou vai usar esse curso gratuito para entender melhor regressão e puxar essa discussão com outros devs e analistas da sua rede?
