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Aprendizado de Máquina com R
Aprendizado de Máquina e Aprendizado Estatístico com R
Classificação: 2.8 de 53 avaliações 2 horas totais 30 palestras Iniciante Aprendizado de Máquina e Aprendizado Estatístico com R Por que aprender Análise de Dados e Ciência de Dados? De acordo com a SAS, as cinco razões são: 1. Adquirir habilidades de resolução de problemas: A capacidade de pensar analiticamente e abordar problemas da maneira correta é uma habilidade muito útil no mundo profissional e na vida cotidiana. 2. Alta demanda: Analistas de Dados e Cientistas de Dados são valiosos. Com uma iminente escassez de habilidades à medida que mais e mais empresas e setores trabalham com dados, o valor vai aumentar. 3. A análise está em todos os lugares: Os dados estão em todos os lugares. Todas as empresas possuem dados e precisam obter insights a partir deles. Muitas organizações desejam aproveitar os dados para melhorar seus processos. É um momento extremamente empolgante para iniciar uma carreira em análise. 4. Está se tornando cada vez mais importante: Com a abundância de dados disponíveis para todos nós hoje, a oportunidade de encontrar e obter insights a partir dos dados para que as empresas tomem decisões nunca foi tão grande. O valor dos analistas de dados aumentará, criando ainda melhores oportunidades de emprego. 5. Uma variedade de habilidades relacionadas: A grande vantagem de ser um analista é que o campo abrange muitas áreas, como ciência da computação, negócios e matemática. Analistas de dados e cientistas de dados também precisam saber como comunicar informações complexas para aqueles sem experiência. A Internet das Coisas é Ciência de Dados + Engenharia. Ao aprender ciência de dados, você também pode entrar na Internet das Coisas e Cidades Inteligentes. Este é o curso em tamanho reduzido para aprender Programação R para Aprendizado de Máquina e Aprendizado Estatístico. No processo de mineração de dados CRISP-DM, o aprendizado de máquina está na etapa de modelagem e avaliação. Você precisará conhecer um pouco de programação R e pode aprender programação R no meu curso "Crie sua Calculadora: Aprenda os Conceitos Básicos de Programação R Rapidamente". Você aprenderá Programação R para aprendizado de máquina e será capaz de treinar seus próprios modelos de previsão com Naive Bayes, árvores de decisão, knn, rede neural e regressão linear, e avaliar seus modelos logo após aprender o curso. Você pode fazer o curso da seguinte forma e pode fazer um exame na EMHAcademy para obter o certificado de Minerador de Dados Certificado SVBook usando R: - Crie sua Calculadora: Aprenda os Conceitos Básicos de Programação R Rapidamente (Noções Básicas de R) - Estatística Aplicada usando R com Processamento de Dados (Compreensão de Dados e Preparação de Dados) - Visualizações Avançadas de Dados usando R com Processamento de Dados (Compreensão de Dados e Preparação de Dados, no futuro) - Aprendizado de Máquina com R (Modelagem e Avaliação) Conteúdo: - Primeiros Passos - Primeiros Passos 2 - Primeiros Passos 3 - Processo de Mineração de Dados - Baixar Conjunto de Dados - Ler Conjunto de Dados - Algumas Explicações - Regressão Linear Simples - Construir Modelos de Regressão Linear - Prever Modelos de Regressão Linear - Agrupamento KMeans - Agrupamento KMeans em R - Agrupamento de Aglomeração - Agrupamento de Aglomeração em R - Árvore de Decisão Algoritmo ID3 - Árvore de Decisão em R: Dividir conjunto de treinamento e teste - Árvore de Decisão em R: Treinar Árvore de Decisão - Árvore de Decisão em R: Prever Árvore de Decisão - Classificação KNN - Treinar KNN em R - Prever KNN em R - Classificação Naive Bayes - Naive Bayes em R - Classificação de Rede Neural - Rede Neural em R - Qual Algoritmo Usar? - Avaliação do Modelo - Avaliação do Modelo usando R para Classificação - Avaliação do Modelo usando R para Regressão O que você aprenderá: - Aprendizado de Máquina usando R"""Estimar frete
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