
Análise Preditiva
Informações
A disciplina
🚀 Bem-vindos à disciplina "Análise Preditiva"! 🚀
Caros futuros especialistas em Análise Preditiva,
Estamos prestes a embarcar em uma jornada fascinante pelo mundo da análise de dados e previsões. A ementa da nossa disciplina já dá uma prévia do quão empolgante e relevante será nosso semestre!
📊 Por que Análise Preditiva é crucial para Engenheiros de Produção?
A Engenharia de Produção é uma área que busca otimizar processos, melhorar a eficiência e garantir a qualidade em sistemas produtivos. E o que poderia ser mais valioso do que prever o futuro? Com a Análise Preditiva, vocês terão em mãos ferramentas poderosas para antecipar tendências, identificar oportunidades e tomar decisões informadas.
🔍 O que esperar deste curso?
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Vamos mergulhar nas origens e conceitos fundamentais da Análise Preditiva.
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Desvendar os mistérios do Aprendizado de Máquina Supervisionado, explorando técnicas de regressão e classificação.
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Aprender a avaliar a eficácia dos modelos através de métricas robustas.
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Dominar técnicas de validação, seleção de modelos, feature engineering e otimização de hiperparâmetros.
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E, claro, nos aprofundar na arte e ciência da modelagem e previsão de séries temporais.
🌟 Uma mensagem final...
Estamos no limiar de uma revolução na forma como tomamos decisões e otimizamos processos. E vocês estão na vanguarda dessa transformação.
Preparem-se para um semestre repleto de descobertas, desafios e, acima de tudo, aprendizado. Vamos juntos transformar dados em conhecimento e conhecimento em ação!
Plano da disciplina
Avaliação
A avaliação é continuada. A nota final de cada aluno, de no máximo 10 pontos, será calculada pela média das 80% maiores notas dentre as atividades realizadas ao longo do semestre. A cada aula, cuja única exceção é a primeira, os alunos farão uma atividade sobre o conteúdo acumulado até a aula anterior. A aprovação direta do discente ocorrerá quando o mesmo obtiver média parcial igual ou maior que 6,0 (seis) e sua frequência igual ou maior a 75% (setenta e cinco por cento) da carga horária da disciplina.
Conteúdo
Módulo 2: Classificação
KNN para Classificação - Vídeo complementar
KNN para Regessão - Vídeo complementar
KNN - Slides
SVM para Classificação - Vídeo complementar
SVM (SVR) para Regessão - Vídeo complementar
SVM/SVR - Slides
Árvore de Decisão para Classific. - Vídeo complementar
Árvore de Decisão para Regessão - Vídeo complementar
Árvore de Decisão - Slides
Métricas de avaliação
Módulo 4: Séries Temporais
Introdução a Séries Temporais
Planilha
Suavização Exponencial I
Planilha
Planilha Preenchida
Atividade de Verificação
Suavização Exponencial II
Planilha
Planilha Preenchida
Codificação de Variáveis
Sugiro que executem o notebook abaixo após assistirem ao vídeo ou após a execução de cada um dos tipos de encoding.
Jupyter Notebook



