Machine Learning e Data Science com Python de A a Z

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Machine Learning e Data Science com Python de A a Z
Genre: eLearning | MP4 | Video: h264, 1280x720 | Audio: aac, 44100 Hz
Language: Portuguese | VTT | Size: 8.06 GB | Duration: 29.5 hours

What you'll learn
Tenha uma base teórica sólida sobre os principais algoritmos de Machine Learning
Utilize as bibliotecas numpy, scikit-learn e pandas aplicado em Data Science e Machine Learning
Aprenda na teoria e na prática sobre os algoritmos de Machine Learning para classificação, regressão, regras de associação e agrupamento
Aprenda a realizar o pré-processamento em bases de dados com pandas e scikit-learn
Entenda como funcionam as técnicas para redução de dimensionalidade PCA, KernelPCA e LDA
Aprenda a avaliar os algoritmos de Machine Learning usando estatística não paramétrica
Aprenda a detectar outliers em bases de dados

Requirements
O único pré-requisito obrigatório é conhecimento sobre lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição
Também são necessários conhecimentos sobre instalação de softwares básicos, porém, durante o curso será mostrado o processo de instalação das ferramentas utilizadas durante todo o curso
Conhecimentos em Python não são obrigatórios, sendo possível acompanhar o curso sem saber essa linguagem com profundidade
Description
A área de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina) é atualmente um dos campos de trabalho mais relevantes da Inteligência Artificial, sendo responsável pela utilização de algoritmos inteligentes que tem a função de fazer com que os computadores aprendam por meio de bases de dados. O mercado de trabalho de Machine Learning nos Estados Unidos e em vários países da Europa está em grande ascensão; e a previsão é que no Brasil cada vez mais esse tipo de profissional seja requisitado! Inclusive alguns estudos apontam que o conhecimento dessa área será em breve um pré-requisito para os profissionais de Tecnologia da Informação! E dentro deste contexto está o cientista de dados, que já foi classificado como o trabalho "número 1" por vários veículos da mídia internacional.

E para levar você até essa área, neste curso completo você terá uma visão teórica e prática sobre os principais algoritmos de machine learning utilizando o Python, que é uma das linguagens mais relevantes nesta área de ciência de dados. Este curso é considerado de A à Z pelo fato de apresentar desde os conceitos mais básicos até técnicas mais avançadas, de modo que ao final você terá todas as ferramentas necessárias para construir soluções complexas e que podem ser aplicadas em problemas do dia-a-dia das empresas! Você aprenderá tudo passo a passo, ou seja, tanto a teoria quanto a prática de cada algoritmos! O curso é dividido em cinco partes principais:

Classificação - pré-processamento dos dados, naive bayes, árvores de decisão, random forest, regras, regressão logística, máquinas de vetores de suporte (SVM), redes neurais artificiais, avaliação de algoritmos e combinação e rejeição de classificadores

Regressão - regressão linear simples e múltipla, polinomial, árvores de decisão, random forest, vetores de suporte (SVR) e redes neurais artificiais

Regras de associação - algoritmos apriori e ECLAT

Agrupamento - k-means, agrupamento hierárquico e DBSCAN

Tópicos complementares - redução de dimensionalidade com PCA, KernelPCA e LDA e deteção de outliers

É importante salientar que como a área de machine learning é muito dinâmica e novos assuntos aparecem constantemente, novos conteúdos podem ser postados na parte 5! Este curso tem o objetivo de servir como um referencial de consulta sobre as técnicas abordadas, por isso ele procura cobrir a maior parte dos assuntos que envolvem machine learning. Este curso pode ser categorizado para todos os níveis, pois pode servir de base para consulta para alunos mais experientes no assunto e também um ótimo guia para quem está iniciando na área!

Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardo você no curso!

Who this course is for:
Pessoas interessadas em iniciar seus estudos em aprendizagem de máquina e ciência de dados
Pessoas que queiram iniciar carreira na área de Data Science ou Machine Learning
Empreendedores que queiram aplicar aprendizagem de máquina em projetos comerciais
Analistas de dados que queiram aumentar seu conhecimento na área de aprendizagem de máquina
Empresários que desejam criar soluções eficientes para problemas reais em suas empresas
Alunos de graduação que estão estudando disciplinas ligadas a área de Inteligência Artificial

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