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Curso de Aprendizado de Máquina com Python: Projetos, Dicas e Solução de Problemas

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Preço:
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Descrição

Aprendizado de Máquina com Python: Projetos, Dicas e Solução de Problemas

Soluções Práticas para Problemas de Aprendizado de Máquina

Descubra soluções práticas para problemas comuns de Aprendizado de Máquina e evite obstáculos ao trabalhar com o ecossistema de ciência de dados em Python. Aprendizado de máquina é uma habilidade muito procurada no mercado atual, fornecendo insights poderosos sobre dados. Python, com sua extensa biblioteca, facilita a implementação de Aprendizado de Máquina. Este curso abrangente adota uma abordagem prática passo a passo para construir modelos poderosos de Aprendizado de Máquina usando Python.

Visão Geral do Curso

Este programa de treinamento consiste em quatro cursos completos, cuidadosamente projetados para fornecer o treinamento mais abrangente possível.

Aprendizado de Máquina com Python em 7 Dias

Neste curso, você aprenderá como construir modelos poderosos de Aprendizado de Máquina usando Python em apenas uma semana. Cada seção apresenta um novo aspecto do aprendizado de máquina, seguido por tarefas práticas para reforçar seu aprendizado. Ao final do curso, você terá as habilidades para desenvolver projetos de aprendizado de máquina em Python.

Projetos de Aprendizado de Máquina com Python

Domine o aprendizado de máquina em Python por meio de projetos práticos que abrangem aprendizado supervisionado e não supervisionado. Este curso ensinará como implementar conceitos de aprendizado de máquina na prática, abrangendo classificação, regressão, agrupamento e muito mais. Ao final do curso, você será capaz de aplicar vários algoritmos de aprendizado de máquina e criar seus próprios modelos.

Dicas, Truques e Técnicas de Aprendizado de Máquina com Python

Aprimore suas habilidades de aprendizado de máquina em Python com os avanços mais recentes neste curso. Aprenda técnicas de ponta para melhorar significativamente seus modelos de aprendizado de máquina e obter resultados otimizados. Cada técnica abordada neste curso aprimorará suas habilidades e combiná-las levará seus modelos para o próximo nível.

Solução de Problemas de Aprendizado de Máquina com Python

Este curso oferece soluções rápidas para frustrações comuns de Aprendizado de Máquina com Python. Aprenda a depurar seus modelos e pesquisar pipelines de forma eficaz, permitindo que você se concentre em gerar novas ideias. Ao final do curso, você terá soluções práticas e únicas para problemas comuns de Aprendizado de Máquina.

Sobre os Autores

John Smith

John Smith começou sua jornada de aprendizado de máquina há 5 anos, vencendo uma competição de aprendizado de máquina em toda a Índia realizada pelo Instituto Indiano de Ciência e Microsoft. Ele trabalhou em problemas de ponta em Modelagem de Atribuição Multi-Touch, Modelagem de Mistura de Mercado e Redes Neurais Profundas. Atualmente, ele é um desenvolvedor de IA em uma startup de saúde mental chamada Bemo, onde automatiza a terapia e a personaliza para os usuários.

Michael Johnson

Michael Johnson é um cientista de dados, estrategista e desenvolvedor experiente, com experiência em extração de dados financeiros, processamento de linguagem natural e modelagem quantitativa. Atualmente, ele é um instrutor principal de um programa imersivo de ciência de dados na cidade de Nova York.

Emily Thompson

Emily Thompson possui um M.Sc. e mais de 5 anos de experiência em ciência de dados industrial e academia. Ela é uma mestre em competições Kaggle e finalista do IEEE SP Cup 2018. Emily trabalhou como líder de equipe de ciência de dados na Yandex, o maior mecanismo de busca da Rússia, e tem experiência em executar serviços de táxi online e plataformas de comércio eletrônico.

David Wilson

David Wilson é o fundador da QuantCopy, uma startup de aceleração de vendas que usa IA para escrever e-mails de vendas. Ele tem experiência em consultoria de aprendizado de máquina e negociação quantitativa em grandes bancos de investimento. David possui um diploma em Ciência da Computação do Imperial College London.

O que Você Aprenderá

  • Usar bibliotecas pré-escritas em Python para trabalhar com algoritmos poderosos
  • Acelerar seu processo de modelagem e obter melhores resultados com dicas e truques
  • Realizar análise de regressão avançada e fazer previsões
  • Resolver problemas de aprendizado supervisionado usando técnicas modernas
  • Construir mecanismos de recomendação e realizar filtragem colaborativa
  • Eliminar problemas comuns de manipulação de dados no Pandas e scikit-learn
  • Resolver problemas avançados de modelos como Random Forests e SVMs
  • Lidar com aprendizado não supervisionado e a maldição da dimensionalidade
  • Visualizar previsões usando Matplotlib
  • Realizar tarefas comuns de processamento de linguagem natural

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