Descrição
Curso de Aprendizado de Máquina: Do Básico ao Avançado
Aprenda a Criar Algoritmos de Aprendizado de Máquina em Python para Entusiastas de Ciência de Dados
Você está pronto para embarcar em uma jornada para se tornar um Engenheiro de Aprendizado de Máquina habilidoso? Este curso abrangente servirá como seu guia definitivo para aproveitar o poder do Python para análise de dados, criação de visualizações visualmente atraentes e implementação de poderosos algoritmos de aprendizado de máquina! O campo da Ciência de Dados foi classificado como o trabalho número um no Glassdoor, com cientistas de dados ganhando um salário médio de mais de $120.000 nos Estados Unidos, de acordo com o Indeed. Junte-se a esta carreira gratificante que permite enfrentar alguns dos problemas mais intrigantes do mundo! Seja você um iniciante com alguma experiência em programação ou um desenvolvedor experiente procurando fazer a transição para o mundo do Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados, este curso é adaptado para atender às suas necessidades. Desenvolvido por uma equipe de entusiastas apaixonados por ML conhecidos como Code Warriors, nosso objetivo é compartilhar nosso conhecimento e simplificar teorias complexas, algoritmos e bibliotecas de codificação. Passo a passo, vamos guiá-lo pelo cativante mundo do Aprendizado de Máquina. Cada tutorial irá equipá-lo com novas habilidades e aprimorar sua compreensão deste desafiador, porém altamente lucrativo, subcampo da Ciência de Dados. Prepare-se para uma experiência de aprendizado envolvente e esclarecedora! Este curso abrange uma ampla gama de tópicos, estruturados da seguinte forma:Parte 1 - Pré-processamento de Dados
Parte 2 - Regressão:
- Regressão Linear Simples - Regressão Linear Múltipla - Regressão Polinomial - Regressão de Vetor de Suporte (SVR) - Regressão de Árvore de Decisão - Regressão de Floresta AleatóriaParte 3 - Classificação:
- Regressão Logística - K-Vizinhos Mais Próximos (K-NN) - Máquinas de Vetor de Suporte (SVM) - SVM com Kernel - Naive Bayes - Classificação de Árvore de Decisão - Classificação de Floresta AleatóriaParte 4 - Agrupamento:
- Agrupamento K-Means - Agrupamento Hierárquico Como bônus, este curso fornece modelos de código Python que você pode baixar e utilizar para seus próprios projetos. O que você aprenderá: - Dominar o Aprendizado de Máquina usando Python - Fazer previsões precisas - Construir modelos de Aprendizado de Máquina robustos - Aplicar Aprendizado de Máquina para fins pessoais - Desenvolver uma forte intuição para vários modelos de Aprendizado de Máquina - Selecionar o modelo de Aprendizado de Máquina mais adequado para diferentes tipos de problemas - Utilizar o SciKit-Learn para tarefas de Aprendizado de Máquina - Fazer previsões usando regressão linear, regressão polinomial e regressão múltipla - Classificar dados usando agrupamento K-Means, Máquinas de Vetor de Suporte (SVM), K-Vizinhos Mais Próximos (KNN), Árvores de Decisão, Naive Bayes e muito mais.Estimar frete
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