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Curso de Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo em Python & R

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

Descrição

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Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo em Python e R

Cobre Regressão, Árvores de Decisão, SVM, Redes Neurais, CNN, Previsão de Séries Temporais e mais usando tanto Python quanto R

Você está procurando por um curso abrangente sobre Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo que possa ajudá-lo a iniciar uma carreira de sucesso no campo da Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina, Python, R ou Aprendizado Profundo? Não procure mais, porque você encontrou o curso perfeito de Aprendizado de Máquina! Ao concluir este curso, você adquirirá as seguintes habilidades:

Construir modelos de Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo preditivos com confiança usando R e Python para resolver problemas de negócios e desenvolver estratégias empresariais

Responder a perguntas de entrevistas relacionadas a Aprendizado de Máquina, Aprendizado Profundo, R e Python

Participar e se destacar em competições online de Análise de Dados e Ciência de Dados, como competições Kaggle

Confira a tabela de conteúdos abaixo para ver a ampla gama de modelos de Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo que você aprenderá neste curso. Este curso foi projetado para fornecer uma base sólida em técnicas de Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo, usando ferramentas populares de ciência de dados e análise de dados como R e Python. Por que você deve escolher este curso? Ao contrário da maioria dos cursos que se concentram apenas em ensinar como executar análises de dados, acreditamos que entender as etapas antes e depois da execução da análise de dados é igualmente importante. É crucial ter os dados corretos e realizar pré-processamento neles antes de executar a análise de dados. Além disso, ser capaz de avaliar a qualidade do seu modelo e interpretar os resultados para beneficiar seu negócio é essencial. É aqui que entra a importância do aprendizado de máquina e do aprendizado profundo. O conhecimento de ferramentas de análise de dados como R e Python desempenha um papel vital nos campos de Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo. Quem são os instrutores? Este curso é ministrado por Abhinav e Priya. Como gerentes em uma empresa global de consultoria em análise de dados, utilizamos técnicas de aprendizado de máquina para ajudar as empresas a resolver seus problemas. Com base em nossa experiência, incorporamos aspectos práticos de análise de dados neste curso. Possuímos amplo conhecimento em técnicas de Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo usando ferramentas de ciência de dados e análise de dados como R e Python. Também somos os criadores de alguns dos cursos online mais populares, com centenas de milhares de matrículas e inúmeras avaliações com 5 estrelas. Nossa Promessa: Estamos comprometidos em ensinar nossos alunos. Se você tiver alguma dúvida sobre o conteúdo do curso, fichas de prática ou qualquer tópico relacionado, sinta-se à vontade para postar uma pergunta no curso ou nos enviar uma mensagem direta. Nos esforçamos para fornecer o treinamento de mais alta qualidade em ciência de dados, aprendizado de máquina e aprendizado profundo usando R e Python através deste curso de aprendizado de máquina. Baixe arquivos de prática, faça quizzes e complete tarefas: Cada aula é acompanhada por notas de aula para você acompanhar. Você também pode fazer quizzes para avaliar sua compreensão de conceitos em ciência de dados, aprendizado de máquina e aprendizado profundo usando R e Python. Além disso, cada seção inclui uma tarefa de prática para você aplicar praticamente seu aprendizado em ciência de dados, aprendizado de máquina e aprendizado profundo usando R e Python. Tabela de Conteúdos: Seção 1 - Noções Básicas de Python: Comece com Python, configure o ambiente Python e Jupyter, e aprenda operações básicas em Python. Entenda a importância de bibliotecas como Numpy, Pandas e Seaborn. Seção 2 - Noções Básicas de R: Configure R e R Studio e aprenda operações básicas em R. Semelhante às noções básicas de Python, as noções básicas de R estabelecem a base para um conhecimento mais aprofundado em ciência de dados, aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Seção 3 - Noções Básicas de Estatística: Adquira conhecimento sobre diferentes tipos de dados, estatísticas, representações gráficas, medidas de centralidade e medidas de dispersão. Esta seção é crucial para entender conceitos de ciência de dados, aprendizado de máquina e aprendizado profundo posteriormente no curso. Seção 4 - Introdução ao Aprendizado de Máquina: Aprenda o significado de Aprendizado de Máquina, termos associados e as etapas envolvidas na construção de um modelo de aprendizado de máquina. Seção 5 - Pré-processamento de Dados: Entenda as ações necessárias para obter e preparar dados para análise. Os tópicos abordados incluem conhecimento de negócios, exploração de dados, análise univariada, análise bivariada, tratamento de outliers, imputação de valores ausentes, transformação de variáveis e correlação. Seção 6 - Modelo de Regressão: Comece com regressão linear simples e avance para regressão linear múltipla. Adquira um entendimento teórico

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