Ciência de Dados Aplicada: Crie um Preditor de Aluguel de Bicicletas

Você já se perguntou como as empresas preveem a demanda usando dados históricos? Prever tendências futuras é uma habilidade central para qualquer profissional de dados, e a prática com as mãos é a melhor maneira de dominá-la. Neste curso de projeto baseado em texto, você construirá um modelo preditivo completo do zero. Você pegará dados históricos brutos — como condições climáticas, estações do ano e dias da semana — e os transformará em um pipeline robusto de aprendizado de máquina que prevê com precisão o aluguel diário de bicicletas. Ao trabalhar neste cenário prático, você preencherá a lacuna entre algoritmos teóricos e aplicações de negócios do mundo real. O que você aprenderá: • Entenda a terminologia fundamental de ciência de dados, conceitos e princípios de regressão. • Processe e explore conjuntos de dados históricos usando técnicas modernas de dataframe. • Crie recursos preditivos a partir de datas, condições climáticas e variáveis categóricas. • Construa pipelines de aprendizado de máquina reproduzíveis para otimizar transformações de dados. • Treine e avalie modelos de regressão para prever valores numéricos contínuos. • Aplique conceitos básicos de interpretabilidade de modelos para explicar o que impulsiona suas previsões. O curso começa com uma introdução à terminologia chave de ciência de dados e ao fluxo de trabalho de aprendizado de máquina antes de mergulhar na prática aplicada. A partir daí, você progredirá através de explicações escritas e trechos de código práticos, avançando passo a passo desde a aquisição e limpeza de dados até o treinamento e avaliação do modelo. Este curso é projetado para iniciantes que desejam praticar suas habilidades de programação em um projeto de ciência de dados realista e de ponta a ponta, sem a necessidade de experiência prévia em aprendizado de máquina. Comece a ler hoje para construir seu primeiro modelo preditivo de aprendizado de máquina.