Descrição
Aprendizado de Máquina: Aplicado ao Python e Ciência de Dados
Aprenda a criar algoritmos de Aprendizado de Máquina em Python para estudantes e profissionais
Para entender como organizações como Google, Amazon e até mesmo a Empresa XYZ utilizam Aprendizado de Máquina e inteligência artificial (IA) para extrair significado e insights de conjuntos de dados massivos, este curso de Aprendizado de Máquina fornece o essencial. De acordo com o Glassdoor e o Indeed, cientistas de dados ganharam um salário médio de $120.000, e isso é apenas a norma! Quando se trata de ser atraente, os cientistas de dados já são. Em um mercado de trabalho altamente competitivo, é difícil retê-los uma vez contratados. Indivíduos com uma combinação única de formação científica, experiência em computação e habilidade analítica são difíceis de encontrar. Assim como os quants de Wall Street das décadas de 80 e 90, os cientistas de dados de hoje são esperados para ter um conjunto semelhante de habilidades. Indivíduos com formação em física e matemática se dirigiram para bancos de investimento e fundos de hedge naquela época porque eram capazes de criar algoritmos e métodos de dados inovadores. Com isso dito, a ciência de dados está se tornando uma das ocupações mais adequadas para o sucesso no século XXI. É uma profissão informatizada, baseada em programação e analítica. Portanto, não é surpresa que a necessidade de cientistas de dados tenha sido uma preocupação no mercado de trabalho nos últimos anos. A oferta, por outro lado, tem sido bastante limitada. É um desafio adquirir o conhecimento e as habilidades necessárias para ser contratado como cientista de dados. Neste curso, as notações e jargões matemáticos são reduzidos ao básico, e cada tópico é explicado em linguagem simples, tornando fácil de entender. Uma vez que você tiver o código em suas mãos, poderá brincar com ele e construir sobre ele. O foco deste curso é entender e usar esses algoritmos no mundo real, não em um contexto teórico ou acadêmico. Você sairá de cada vídeo com uma nova ideia que poderá colocar em prática imediatamente. Todos os níveis de habilidade são bem-vindos neste curso, e mesmo que você não tenha experiência estatística anterior, você será capaz de ter sucesso!O que você aprenderá
- Aprenda a programar em Python e Scikit-learn aplicado à regressão de Aprendizado de Máquina - Aprenda a resolver problemas de regressão (regressão linear e regressão logística) - Aprenda a matemática por trás das árvores de decisão - Entenda a teoria subjacente das técnicas de regressão linear simples e múltipla - Aprenda a teoria e aplicação prática da regressão logística com sklearn - Conheça diferentes algoritmos de agrupamentoEstimar frete
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