A análise preditiva começa com uma decisão de negócios, não com um modelo. Este curso mostra como a IA pode apoiar esse fluxo de trabalho sem assumir as decisões críticas que conferem confiabilidade às previsões. Você aprenderá a definir o alvo, prevenir o vazamento de dados (*leakage*), escolher o método de validação, comparar famílias de modelos, interpretar resultados e documentar riscos, garantindo que o trabalho preditivo seja robusto e adequado a contextos profissionais.
O curso aborda o papel da IA em fluxos de trabalho preditivos, a escolha de alvos e métricas de previsão e a definição de *features* e rótulos sem vazamento de dados (*leakage*). Também trata de esquemas de validação, seleção de *baselines* (modelos lineares, baseados em árvores e de *boosting*), interpretação de modelos evitando inferências causais indevidas, bem como das verificações de privacidade, viés, responsabilidade e documentação necessárias para análises confiáveis.