Como utilizar regressão para análise preditiva

Demonstração
01 de julho de 2021, 19:00

E se uma empresa pudesse prever o futuro? Com a análise preditiva é possível! 

A prática utiliza dados históricos para aprender o comportamento das informações e possibilita tomadas de decisões mais confiáveis. Uma das metodologias mais utilizadas no mercado para esse fim é a regressão linear e múltipla. Nesse evento, Felipe Yoshimoto, especialista em dados, traz um exemplo utilizando a linguagem Python.


Com:

Felipe Yoshimoto – Especialista de Data Analytics

Palestrante

Felipe Yoshimoto
Especialista de Data Analytics

Felipe Yoshimoto é formado em Engenharia Naval pela Escola Politécnica da USP, atuou por 6 anos no mercado financeiro em diversas áreas sempre envolvendo dados e modelagem quantitativa. Trabalhou com saúde pública e em 2020 teve a oportunidade de atuar na modelagem de dados da testagem de COVID-19 no estado de SP. Em 2021, aceitou o convite da Dock como especialista de Data Analytics.

A quem pode interessar


  • Estudantes da área de tecnologia que tem interesse em ingressar na área de dados.
  • Profissionais de tecnologia e programação poderão aprimorar seus conhecimentos para impulsionar sua carreira.
  • Profissionais que desejam migrar para a área de dados.


Sobre o que vamos falar?


1. O que é análise preditiva.
Entenda o que é a prática e quais informações são utilizadas para desenvolvê-la.

2. Importância da análise preditiva.
Ouça de um especialista qual a importância e o impacto do uso da técnica na tomada de decisões de uma empresa.

3. Técnica em python.
Aprenda como desenvolver um método de predição na prática utilizando regressão linear e múltipla, uma das ferramentas mais utilizadas no mercado.

4. Aplicações do mundo real.
Nosso convidado também irá nos mostrar exemplos de como você pode utilizar a metodologia para aplicações reais.