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01. Apresentacao: 
   Neste módulo, vamos aprender a criar nosso primeiro modelo de Machine Learning usando a API do Sector Learning. Vamos te mostrar como dividir seu conjunto de dados em treino e teste, treinar o modelo, fazer previsões e avaliar o desempenho usando métricas. Além disso, vamos explicar de forma intuitiva como funciona a regressão linear, para que você entenda o objetivo deste módulo. Vamos começar a codar nosso primeiro modelo de Machine Learning juntos!

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02. Introducao: 
   Neste módulo, vamos desenvolver nosso primeiro modelo de Machine Learning usando a biblioteca Scikit-Learn. Vamos reforçar conceitos apresentados no módulo anterior e explorar como essa biblioteca funciona. Vamos abordar tópicos como o que é o Scikit-Learn, qual problema vamos resolver e como criar um modelo. Durante o processo, faremos a carga de dados, engenharia de features, visualização dos dados e separação entre dados de treino e teste. Também veremos como treinar, validar o modelo e extrair métricas do treinamento.

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03. O que e a biblioteca scikit-learn: 
   O Scikit-Learn é uma biblioteca popular para aprendizado de máquina em Python. Ele oferece uma ampla gama de ferramentas e algoritmos para tarefas como regressão, classificação, clusterização e redução de dimensionalidade. A biblioteca é conhecida por sua facilidade de uso e integração com outras bibliotecas populares, como NumPy, Pandas e Matplotlib. A documentação do Scikit-Learn é abrangente e fornece exemplos de uso para diferentes cenários e tipos de modelos. É uma escolha popular entre cientistas de dados e desenvolvedores de IA para criar modelos de aprendizado de máquina e realizar análises de dados.

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01. Apresentacao: 
   Neste módulo, vamos aprender a criar nosso primeiro modelo de Machine Learning usando a API do Sector Learning. Vamos te mostrar como dividir seu conjunto de dados em treino e teste, treinar o modelo, fazer previsões e avaliar o desempenho usando métricas. Além disso, vamos explicar de forma intuitiva como funciona a regressão linear, para que você entenda o objetivo deste módulo. Vamos começar a codar nosso primeiro modelo de Machine Learning juntos!

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02. Introducao: 
   Neste módulo, vamos desenvolver nosso primeiro modelo de Machine Learning usando a biblioteca Scikit-Learn. Vamos reforçar conceitos apresentados no módulo anterior e explorar como essa biblioteca funciona. Vamos abordar tópicos como o que é o Scikit-Learn, qual problema vamos resolver e como criar um modelo. Durante o processo, faremos a carga de dados, engenharia de features, visualização dos dados e separação entre dados de treino e teste. Também veremos como treinar, validar o modelo e extrair métricas do treinamento.

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03. O que e a biblioteca scikit-learn: 
   O Scikit-Learn é uma biblioteca popular para aprendizado de máquina em Python. Ele oferece uma ampla gama de ferramentas e algoritmos para tarefas como regressão, classificação, clusterização e redução de dimensionalidade. A biblioteca é conhecida por sua facilidade de uso e integração com outras bibliotecas populares, como NumPy, Pandas e Matplotlib. A documentação do Scikit-Learn é abrangente e fornece exemplos de uso para diferentes cenários e tipos de modelos. É uma escolha popular entre cientistas de dados e desenvolvedores de IA para criar modelos de aprendizado de máquina e realizar análises de dados.

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01. Apresentacao: 
   Neste módulo, vamos aprender a criar nosso primeiro modelo de Machine Learning usando a API do Sector Learning. Vamos te mostrar como dividir seu conjunto de dados em treino e teste, treinar o modelo, fazer previsões e avaliar o desempenho usando métricas. Além disso, vamos explicar de forma intuitiva como funciona a regressão linear, para que você entenda o objetivo deste módulo. Vamos começar a codar nosso primeiro modelo de Machine Learning juntos!

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02. Introducao: 
   Neste módulo, vamos desenvolver nosso primeiro modelo de Machine Learning usando a biblioteca Scikit-Learn. Vamos reforçar conceitos apresentados no módulo anterior e explorar como essa biblioteca funciona. Vamos abordar tópicos como o que é o Scikit-Learn, qual problema vamos resolver e como criar um modelo. Durante o processo, faremos a carga de dados, engenharia de features, visualização dos dados e separação entre dados de treino e teste. Também veremos como treinar, validar o modelo e extrair métricas do treinamento.

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03. O que e a biblioteca scikit-learn: 
   O Scikit-Learn é uma biblioteca popular para aprendizado de máquina em Python. Ele oferece uma ampla gama de ferramentas e algoritmos para tarefas como regressão, classificação, clusterização e redução de dimensionalidade. A biblioteca é conhecida por sua facilidade de uso e integração com outras bibliotecas populares, como NumPy, Pandas e Matplotlib. A documentação do Scikit-Learn é abrangente e fornece exemplos de uso para diferentes cenários e tipos de modelos. É uma escolha popular entre cientistas de dados e desenvolvedores de IA para criar modelos de aprendizado de máquina e realizar análises de dados.

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01. Apresentacao: 
   Neste módulo, vamos aprender a criar nosso primeiro modelo de Machine Learning usando a API do Sector Learning. Vamos te mostrar como dividir seu conjunto de dados em treino e teste, treinar o modelo, fazer previsões e avaliar o desempenho usando métricas. Além disso, vamos explicar de forma intuitiva como funciona a regressão linear, para que você entenda o objetivo deste módulo. Vamos começar a codar nosso primeiro modelo de Machine Learning juntos!

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02. Introducao: 
   Neste módulo, vamos desenvolver nosso primeiro modelo de Machine Learning usando a biblioteca Scikit-Learn. Vamos reforçar conceitos apresentados no módulo anterior e explorar como essa biblioteca funciona. Vamos abordar tópicos como o que é o Scikit-Learn, qual problema vamos resolver e como criar um modelo. Durante o processo, faremos a carga de dados, engenharia de features, visualização dos dados e separação entre dados de treino e teste. Também veremos como treinar, validar o modelo e extrair métricas do treinamento.

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03. O que e a biblioteca scikit-learn: 
   O Scikit-Learn é uma biblioteca popular para aprendizado de máquina em Python. Ele oferece uma ampla gama de ferramentas e algoritmos para tarefas como regressão, classificação, clusterização e redução de dimensionalidade. A biblioteca é conhecida por sua facilidade de uso e integração com outras bibliotecas populares, como NumPy, Pandas e Matplotlib. A documentação do Scikit-Learn é abrangente e fornece exemplos de uso para diferentes cenários e tipos de modelos. É uma escolha popular entre cientistas de dados e desenvolvedores de IA para criar modelos de aprendizado de máquina e realizar análises de dados.