Como referenciar este texto: ‘Regressão Linear: Exploração de técnicas avançadas de modelagem’. Rodrigo Terra. Publicado em: 20/12/2024. Link da postagem: https://www.makerzine.com.br/dados/regressao-linear-exploracao-de-tecnicas-avancadas-de-modelagem/.
Conteúdos que você verá nesta postagem
Este projeto nasceu da necessidade de aprofundar o entendimento sobre modelagem preditiva e das lacunas que percebi no meu conhecimento sobre regressão linear em aplicações práticas. A ideia inicial era criar um material que não apenas explicasse conceitos, mas também proporcionasse uma experiência guiada para resolver problemas reais utilizando essas técnicas.
Processo de Desenvolvimento
Definição do Objetivo: Meu objetivo era criar um recurso prático e educativo que demonstrasse como implementar e interpretar modelos de regressão linear, indo além do básico. Para isso, defini etapas claras, como análise exploratória, modelagem, validação e comunicação dos resultados.
Pesquisa e Planejamento: Antes de escrever qualquer linha de código, mergulhei em livros, artigos e tutoriais sobre regressão linear, com foco em boas práticas e desafios comuns. Isso me ajudou a mapear quais tópicos eram essenciais e como estruturá-los no notebook.
Construção Iterativa: Iniciei com um esqueleto básico do notebook, adicionando seções gradualmente. A cada nova funcionalidade ou explicação, revisava o código e o texto para garantir que fossem claros e eficazes.
Testei diferentes conjuntos de dados, ajustando o código para que o notebook fosse flexível e pudesse ser aplicado a variados cenários.
Exploração Visual: Dediquei uma parte significativa do tempo à criação de visualizações que tornassem os conceitos mais acessíveis. Testei diferentes abordagens de visualização usando bibliotecas como matplotlib e seaborn, sempre buscando transmitir informações de forma clara e impactante.
Validação e Ajustes: Depois de finalizar as etapas principais, pedi feedback a colegas da área de dados. Isso me ajudou a identificar pontos que poderiam ser melhorados, tanto na explicação quanto na implementação do código.
Reflexões Sobre o Projeto
O maior desafio foi equilibrar a complexidade técnica com a clareza didática. Para tornar o notebook acessível, evitei jargões desnecessários e incluí exemplos concretos que facilitam a compreensão. O processo também me ensinou a valorizar a iteração constante e a importância do feedback.
Contribuição para o Portfólio
Este notebook representa minha abordagem para soluções baseadas em dados: planejamento cuidadoso, execução iterativa e comunicação eficaz. Ele reflete minha evolução como cientista de dados e minha dedicação a criar recursos úteis e bem fundamentados para a comunidade.
Para ver e/ou baixar o notebook do projeto, clique aqui.
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