Como evitar dados duplicados na carga diária de um modelo preditivo?

Use chaves únicas, validações antes da inserção e processos de atualização incremental no banco de dados.

Por que normalizar os dados antes de treinar um modelo de machine learning?

A normalização coloca as variáveis em escalas comparáveis e pode melhorar o desempenho de vários algoritmos.

Para que serve balancear a variável alvo na previsão de inadimplência?

Serve para reduzir o viés do modelo quando há muito mais clientes adimplentes do que inadimplentes.

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Curso online gratuito Modelos Preditivos de Machine Learning

Name: Modelos Preditivos de Machine Learning
Availability: InStock

Duração do curso online: 5 horas e 54 minutos

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Domine modelos preditivos de Machine Learning na prática: do zero à produção, automação e casos reais. Curso online gratuito com certificado.

Neste curso gratuito, aprenda sobre

Pipeline completo de ML: do problema aos dados, treino, avaliação e deploy em produção
Automação de ETL/cargas diárias e estratégias para evitar duplicação e inconsistência no banco
Definição do objetivo do modelo preditivo e métricas adequadas para o caso de uso
Boas práticas de preparação de dados: limpeza, tratamento de nulos, encoding e splits
Engenharia de atributos (prazo/valor) para capturar risco e melhorar poder preditivo
Balanceamento da variável alvo e impacto em vieses, recall/precision e generalização
Normalização/padronização de variáveis e quando ela é necessária para certos algoritmos
Treino e validação de modelos de classificação para inadimplência e liberação de crédito
Uso do Random Forest para decisão de empréstimo e interpretação de importância de features
Construção de credit score e aplicação em bancos digitais para gestão de risco
Sistemas de recomendação: modelagem com interações usuário-item e técnicas comuns
Matriz esparsa: representação eficiente de dados raros e ganho de performance em recomendação
Preparação do ambiente de produção: dependências, versionamento, reprodutibilidade e monitoramento
Estrutura do projeto e papel do script Python na automação de previsão e execução do pipeline

Sobre o curso online gratuito

Modelos preditivos estão por trás de decisões que afetam crédito, recomendação de produtos, prevenção de fraudes e até apoio a diagnósticos. No curso Modelos Preditivos de Machine Learning, você aprende a construir soluções reais, com foco no que separa um experimento em notebook de um projeto pronto para uso: dados bem preparados, pipeline automatizado e cuidado com qualidade do modelo ao longo do tempo.

A proposta é guiar você do zero até a produção, mostrando como estruturar um fluxo completo de machine learning: coleta e carga de dados, organização para evitar inconsistências, criação de variáveis que realmente agregam sinal, e práticas essenciais de preparação do dataset para treinar modelos mais confiáveis. Você vai entender por que o balanceamento da variável alvo influencia diretamente a performance, como lidar com cenários comuns de classes desproporcionais e por que normalizar pode ser decisivo dependendo do tipo de algoritmo e da escala das variáveis.

Ao longo do curso, o aprendizado acontece com estudos de caso próximos do mercado. Você verá como um modelo pode apoiar decisões de concessão de crédito e cálculo de score, incluindo o uso de algoritmos como Random Forest para classificação. Também entra em sistemas de recomendação, entendendo como representar interações de usuários e itens e por que estruturas como matrizes esparsas ajudam a tornar esse tipo de solução eficiente e escalável. Para ampliar seu repertório, há ainda um cenário aplicado à previsão de doenças cardíacas, reforçando a importância de validação, preparo de dados e atenção especial ao desbalanceamento em problemas sensíveis.

Além de treinar modelos, você aprende a pensar como alguém que entrega produto: como preparar o ambiente de produção, automatizar rotinas e organizar o projeto em arquivos e scripts que suportam execução recorrente e manutenção. Com exercícios ao longo do caminho, você consolida conceitos e ganha segurança para aplicar as mesmas etapas em projetos próprios, seja para portfólio, trabalho ou transição de carreira em Inteligência Artificial e Ciência de Dados.

Conteúdo do curso

Aula em vídeo: Como criar um modelo de Machine Learning - Do ZERO à PRODUÇÃO Automatizando TUDO - Parte 1 18m
Exercício: Qual é o objetivo principal do modelo preditivo que será criado no vídeo?
Aula em vídeo: Como criar um modelo de Machine Learning - Do ZERO à PRODUÇÃO Automatizando TUDO - Parte 2 27m
Exercício: Qual é uma prática recomendada para evitar duplicação de dados ao se automatizar um processo de carga diária de informações em um banco de dados para um modelo preditivo?
Aula em vídeo: Como criar um modelo de Machine Learning - Do ZERO à PRODUÇÃO Automatizando TUDO - Parte 3 21m
Exercício: No desenvolvimento de um modelo preditivo de machine learning para prever a inadimplência de clientes, qual é o principal objetivo ao realizar a engenharia de atributos nas variáveis de prazo e valor de financiamento?

Aula em vídeo: Como criar um modelo de Machine Learning - Do ZERO à PRODUÇÃO Automatizando TUDO - Parte 4 28m
Exercício: Qual é a importância do balanceamento da variável alvo na criação de um modelo preditivo de machine learning?
Aula em vídeo: Como criar um modelo de Machine Learning - Do ZERO à PRODUÇÃO Automatizando TUDO - Parte 5 16m
Exercício: Por que é importante normalizar os dados antes de treinar um modelo preditivo em machine learning?
Aula em vídeo: Como criar um modelo de Machine Learning - Do ZERO à PRODUÇÃO Automatizando TUDO - Parte 6 18m
Exercício: Qual é o objetivo principal ao preparar o ambiente de produção para um modelo de machine learning?

Aula em vídeo: Como criar um modelo de Machine Learning - Do ZERO à PRODUÇÃO Automatizando TUDO - Parte Final 08m
Exercício: Qual é a função principal do arquivo Python mencionado no projeto de automação de previsão de inadimplência?
Aula em vídeo: MACHINE LEARNING NA PRÁTICA 34m
Exercício: Qual é uma prática fundamental ao preparar dados para modelos de machine learning?
Aula em vídeo: Como fazer um modelo de Machine Learning que LIBERA CRÉDITO 31m
Exercício: Qual o principal objetivo da criação de um modelo de classificação utilizando o algoritmo Random Forest no contexto de previsão de empréstimo bancário discutido no vídeo?

Aula em vídeo: Como calcular o CREDIT SCORE com modelo de Machine Learning 49m
Exercício: Qual é o principal uso de modelos preditivos em bancos digitais no contexto de score de crédito?
Aula em vídeo: Como criar um modelo de Machine Learning de RECOMENDAÇÃO 38m
Exercício: O que é uma matriz esparsa e por que é útil em sistemas de recomendação?
Aula em vídeo: Machine Learning para previsões de DOENÇAS CARDÍACAS 59m
Exercício: Qual é a importância de balancear a variável alvo em um modelo preditivo de machine learning?