Dominando a Regressão Logística: Da Teoria à Prática | Python e R | Parte 1

Seja bem-vindo(a) à minha aula completa de Regressão Logística! Neste vídeo, vamos explorar todos os aspectos dessa técnica poderosa, desde sua fundamentação teórica até sua aplicação prática em diversos cenários acadêmicos. Prepare-se para mergulhar em um conteúdo repleto de insights valiosos e descobrir como utilizar a Regressão Logística para tomar decisões informadas.

Durante a parte teórica, vou guiar você por todos os conceitos essenciais relacionados à Regressão Logística. Vamos discutir a intuição por trás do modelo, entender a diferença entre regressão linear e regressão logística e explorar como a função logística é fundamental para a análise de dados categóricos e binários.

Mas não vamos parar por aí! Nossa jornada continuará com a aplicação prática da Regressão Logística em situações reais. Aprenderemos como identificar e tratar variáveis relevantes, realizar a seleção de recursos e interpretar os resultados. Vou compartilhar exemplos concretos que vão ajudar você a compreender a importância dessa técnica em análises de risco, marketing, ciências sociais e muito mais.

Além disso, não poderíamos deixar de lado o ambiente acadêmico. Vou destacar algumas pesquisas recentes e casos de estudo em que a Regressão Logística tem sido aplicada com sucesso, enriquecendo ainda mais seu conhecimento e preparando você para desafios futuros.

E, é claro, vamos colocar tudo em prática! Demonstrações detalhadas utilizando as linguagens de programação Python e R serão apresentadas, permitindo que você adquira habilidades práticas de implementação da Regressão Logística em softwares amplamente utilizados. Tenha seu ambiente de programação pronto e acompanhe cada etapa.

Prepare-se para dominar a Regressão Logística como nunca antes! Inscreva-se agora e junte-se a mim nesta jornada incrível de aprendizado e descobertas.

Para mais informações acesse: https://linktr.ee/arthurlerner

Link para os arquivos: https://github.com/arthurlerner/Regressao-Logistica.git

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