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Data Science e Machine Learning com Estatística e Python
Formação Cientista de Dados Curso Completo de Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial
This Course Includes
udemy
4.7 (1.1K reviews )
20h 45m 
english
Online - Self Paced
professional certificate
Udemy
About Data Science e Machine Learning com Estatística e Python
Fundamentos da linguagem de programação
Python
, que é a principal base de linguagem para a aplicação da ciência de dados
Estudo das principais funcionalidades da biblioteca
Pandas
, que é a principal biblioteca de manipulação de dados da Data Science
Estudo das principais funcionalidades da biblioteca
Numpy
, que é a principal biblioteca de manipulação de operações matemáticas
Estudo das principais bibliotecas de
Visualização de Dados
:
Matplotlib e Seaborn
Manipulando
TimeSeries
, que são os tipos usados em datas e horas
Redução de Dimensões com
PCA
e
TSNE
Estatística
para Data Science.
Machine Learning
, com teoria e aplicação prática de estratégias básicas e avançadas
Intuição e aplicação dos seguintes modelos preditivos:
Linear_Regression (Regressão Linear)
Logistic_Regression (Regressão Lógica)
Decision_Tree (Árvore de Decisão)
Random_Forest (Floresta Aleatória)
Stochastic_Gradient_Descent (SGD)
Support_Vector_Machine (SVM)
AdaBoost
Gradient_Boost (Impulsionamento Gradiente)
K-Means_Clustering - (K-Médias de Grupos)
K-Nearest_Neighbors (KNN)
PROJETO: Predição da Idade dos Passageiros do Titanic (Regressão Linear)
PROJETO: Classificação de sobrevivência dos passageiros do Titanic (Classificação)
PROJETO: Análise de Sentimentos de Frases do Twitter (Processamento de Linguagem Natural - PLN)
PROJETO: Funcionamento e uso do modelo de detecção e classificação de objetos em imagens e vídeos YOLO (Visão Computacional)
PROJETO: Segregando Clientes por Padrões de Compras (Clustering)
PROJETO: Táxi Auto-Dirigível (Aprendizagem Reinforçada)
What You Will Learn?
- Fundamentos da Linguagem Python .
- Estatística para Data Science .
- Teoria e Prática de Modelos de Machine Learning .
- Fundamentos de Pandas .
- Fundamentos de Numpy .
- Visualização de Dados com Matplotlib e Seaborn .
- Manipulação de Time Series .
- Introdução à Processamento de Linguagem Natural .
- Introdução à Aprendizagem Reinforçada / Inteligência Artificial .
- Introdução à Aprendizagem Não-Supervisionada .
- Redução de Dimensões Show moreShow less.