Introdução ao Machine Learning com R

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# Introdução ao Machine Learning com R
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## Introdução ao curso
]
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]
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### September de 2022
]

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# Sobre a Curso-R

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## Curso-R

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## Linha do tempo

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## Nossos cursos

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<div class="container center">
  <div class="card">
    <h2>Programação em R</h2>
    <hr style = "background-color: #3bb44a;"/>
    <p><a href = "https://www.curso-r.com/cursos/r4ds-1/">R para Ciência de dados I</a></p>
        <p><a href = "https://www.curso-r.com/cursos/r4ds-2/">R para Ciência de dados II</a></p>
  </div>
</div>

<br>

<div class="container center">
  <div class="card">
    <h2>Modelagem</h2>
    <hr style = "background-color: #996699;"/>
    <p><a href = "https://www.curso-r.com/cursos/regressao/">Regressão Linear</a></p>
    <p><a href = "https://www.curso-r.com/cursos/intro-machine-learning/">Machine Learning</a></p>
    <p><a href = "https://www.curso-r.com/cursos/xgboost/">XGBoost</a></p>
    <p><a href = "https://www.curso-r.com/cursos/deep-learning/">Deep Learning</a></p>
  </div>
</div>
]

.pull-right[
<div class="container center">
  <div class="card">
    <h2>Extração de dados</h2>
    <hr style = "background-color: #eeba30;"/>
    <p><a href = "https://www.curso-r.com/cursos/web-scraping-1/">Web scraping I</a></p>
        <p><a href = "https://www.curso-r.com/cursos/web-scraping-2/">Web scraping II</a></p>
  </div>
</div>

<br>

<div class="container center">
  <div class="card">
    <h2>Comunicação e automação</h2>
    <hr style = "background-color: #ff6699;"/>
    <p><a href = "https://www.curso-r.com/cursos/dashboards/">Dashboards com R</a></p>
        <p><a href = "https://www.curso-r.com/cursos/deploy/">Deploy</a></p>
  </div>
</div>
]

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# Sobre o curso

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## Dinâmica curso

- As aulas serão (quase totalmente) expositivas.

- Teremos diversos exercícios para serem feitos "em casa".

- Os exercícios não serão avaliações, portanto não terão prazo nem nota. O objetivo deles será gerar dúvidas em vocês, para que os professores possam melhor orientá-las(los) durante o curso.

- O certificado será emitido mediante uma **entrega final** (Kaggle InClass). O prazo da entrega final será de 30 dias após o fim do curso.

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# Programa do curso

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### Capítulo 1

- Introdução ao Machine Learning
- Tidymodels
- Regressão linear, Regularização
- Overfitting
- Validação cruzada e estratégias

### Capítulo 2

- Regressão logística, regressão vs classificação
- Data prep
- Métricas de performance para classificação: ROC, Acurácia

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.pull-right[
### Capítulo 3

- Árvores de Decisão
- Random Forest 
- Boosting - XGBoost

### Capítulo 4

- Data prep parte II: Matriz X
- Estudo de Caso

]
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# Não falaremos...

- Deploy em produção

- Redes Neurais/Deep Learning

- Séries Temporais

- Provas de Teoremas

- Shiny

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# Tirando dúvidas

- **Sintam-se a vontade em fazer perguntas durante a exposição ao vivo.**.
 
 - Fora do horário de aula ou monitoria:
     - perguntas gerais sobre o curso deverão ser feitas no Classroom.
     
     - perguntas sobre R, principalmente as que envolverem código, deverão ser enviadas no [nosso discourse](https://discourse.curso-r.com/).

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# Por que usar o discourse?

- Muito melhor para escrever textos que possuem códigos. Com ele, podemos usar o pacote `{reprex}`!

- Saber pesquisar sobre erros e fazer a pergunta certa é essencial para aprender e resolver problemas de programação.

- No discourse, teremos mais pessoas acompanhando e respondendo as dúvidas.

- Em um ambiente aberto, as suas dúvidas vão contribuir com a comunidade.

### https://discourse.curso-r.com/

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## Extras

- Teremos monitoria uma veze por semana, sempre 30 minutos antes do início das aulas (terças, das 18h30 às 19h), durante as 8 semanas de curso.

- A gravação das aulas ficará disponível no Google Classroom por 1 ano após o final do curso.