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Curso de Aprendizado de Máquina, Análise de Negócios com Programação R e Py

Economize R$ 87,10

Preço:
Preço promocionalR$ 39,90 Preço normalR$ 127,00

Descrição

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Curso de Aprendizado de Máquina e Análise de Negócios com Programação em R e Python

Aprenda os Fundamentos de Aprendizado de Máquina, Ciência de Dados e Análise de Negócios

Você está interessado em dominar o aprendizado de máquina, ciência de dados e análise de negócios? Não procure mais! Nosso curso abrangente oferece treinamento aprofundado em programação R e Python, permitindo que você construa modelos usando RStudio, Jupyter Notebook e Keras.

O que você vai aprender

Neste curso, você obterá uma compreensão sólida de aprendizado de máquina, aprendizado profundo, análise de negócios e ciência de dados. Cobrimos uma ampla gama de tópicos, incluindo estatística aplicada, programação R, visualização de dados e vários modelos de aprendizado de máquina, como PCA, redes neurais, CART e regressão logística. Você terá a oportunidade de trabalhar com dados reais e aprender como lidar com projetos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, incluindo reconhecimento de imagem. Ao longo do curso, você participará de vários projetos, tarefas e exercícios de codificação, utilizando as linguagens de programação R e Python.

Destaques do curso

Nosso curso se destaca dos demais por sua abordagem abrangente. Não apenas cobrimos técnicas populares de aprendizado de máquina, mas também exploramos técnicas adicionais como ANOVA e CART. O curso é estruturado em várias partes, incluindo programação R, seleção e manipulação de dados, estatística aplicada e visualização de dados. Essa estrutura fornece uma base sólida em ciência de dados e aprendizado de máquina. Aqui estão alguns dos destaques do nosso programa: - Visualização com R para aprendizado de máquina - Estatística aplicada para aprendizado de máquina - Fundamentos do aprendizado de máquina - Implementação de ANOVA com R - Regressão linear com R - Regressão logística - Técnicas de redução de dimensionalidade - Técnicas de aprendizado de máquina baseadas em árvore - Implementação de KNN - Naïve Bayes - Técnica de aprendizado de máquina de rede neural

Benefícios adicionais

Ao se inscrever em nosso curso, você também receberá orientação profissional valiosa para ajudá-lo a ingressar no campo da ciência de dados. Ensinaremos você a construir um portfólio impressionante e forneceremos mais de 10 projetos para adicioná-lo. Com acesso vitalício ao curso, você pode aprender no seu próprio ritmo.

O que você vai aprender

Ao concluir este curso, você adquirirá experiência nas seguintes áreas: - Aprendizado de máquina e ciência de dados com R e Python - Fundamentos do aprendizado de máquina - Princípios da ciência de dados - Modelos de aprendizado profundo - Reconhecimento de imagem - Keras - Programação R - Distribuição Anaconda e Jupyter Notebook - Numpy e Pandas - Perceptron de várias camadas - Visualização de dados com Pandas, Seaborn e Matplotlib - Visualização de dados com R base e bibliotecas como ggplot2, lattice e scatter3d plot - Estatística aplicada para aprendizado de máquina, abrangendo tópicos como erro padrão, variância, valor p e testes t - Modelos de aprendizado de máquina, incluindo redes neurais, regressão linear e regressão logística - Conceitos avançados como redução de dimensionalidade e técnicas de redução de dados usando PCA e K-Means - Árvore de classificação e regressão com modelo de aprendizado de máquina Random Forest - Projetos da vida real para aprimorar sua compreensão das aplicações industriais - Dicas e ferramentas para criar um portfólio online para mostrar suas habilidades - Tutorial sobre estratégias de busca de emprego para aprendizado de máquina, ciência de dados e outras indústrias - Técnicas de análise de negócios - Dicas para melhorar seu currículo e perfil no LinkedIn Não perca esta oportunidade de se tornar um profissional competente em aprendizado de máquina e análise de negócios. Inscreva-se em nosso curso hoje mesmo e dê o primeiro passo rumo a uma carreira de sucesso em ciência de dados.

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