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Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados com Python de A a Z

Aprenda as técnicas que o mundo real exige e torne-se um profissional competitivo na área de Inteligência Artificial!

Visão Geral do Curso

O campo de Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados é atualmente uma das áreas mais relevantes em Inteligência Artificial. Ele é responsável por usar algoritmos inteligentes que permitem que os computadores aprendam com bancos de dados. O mercado de trabalho para Aprendizado de Máquina está em alta nos Estados Unidos e em vários países da Europa, e a demanda por profissionais nessa área também é esperada para aumentar no Brasil. Na verdade, alguns estudos sugerem que o conhecimento nessa área em breve será um pré-requisito para profissionais de TI. Dentro desse contexto, o papel de um cientista de dados foi classificado como o "número um" em várias mídias internacionais. Este curso abrangente fornecerá a você conhecimento teórico e prático dos principais algoritmos de aprendizado de máquina usando Python, uma das linguagens de programação mais relevantes nesse campo. Além disso, usaremos o Google Colab para implementar exemplos, o que facilita a compreensão dos conceitos e evita problemas de instalação de bibliotecas. Este curso abrange desde o básico até técnicas avançadas, fornecendo todas as ferramentas necessárias para construir soluções complexas que podem ser aplicadas a problemas reais de negócios. Você aprenderá passo a passo, tanto a teoria quanto a prática de cada algoritmo. O curso está dividido em cinco partes principais:

Classificação

- Pré-processamento de dados, naive Bayes, árvores de decisão, floresta aleatória, regras, regressão logística, máquinas de vetores de suporte (SVM), redes neurais artificiais, avaliação de algoritmos e combinação e rejeição de classificadores.

Regressão

- Regressão linear simples e múltipla, regressão polinomial, árvores de decisão, floresta aleatória, regressão de vetores de suporte (SVR) e redes neurais artificiais.

Regras de Associação

- Algoritmos Apriori e ECLAT.

Agrupamento

- K-means, agrupamento hierárquico e DBSCAN.

Tópicos Adicionais

- Redução de dimensionalidade com PCA, KernelPCA e LDA; detecção de outliers; aprendizado por reforço; processamento de linguagem natural; visão computacional; tratamento de dados desbalanceados; seleção de atributos; e previsão de séries temporais. Abaixo estão alguns dos estudos de caso que serão implementados neste curso: - Criação de gráfico dinâmico para visualização de dados. - Previsão se uma pessoa pagará um empréstimo com base em seu histórico financeiro. - Previsão do salário de uma pessoa com base em seus dados pessoais. - Previsão de preços de seguros de saúde com base na idade. - Geração de regras de associação para prateleiras de mercado. - Agrupamento de clientes semelhantes com base em dados de uso de cartão de crédito. - Simulação de um táxi usando aprendizado por reforço. - Classificação de sentimentos em textos usando processamento de linguagem natural. - Detecção de rosto, reconhecimento facial e rastreamento de objetos. - Previsão de visitas a sites usando previsão de séries temporais. Este curso tem como objetivo servir como uma referência abrangente para as técnicas abordadas, abrangendo uma ampla gama de tópicos de aprendizado de máquina. É adequado para todos os níveis, pois pode ser usado como referência para estudantes mais experientes e um ótimo guia para iniciantes na área.

O que você aprenderá

- Obter uma base teórica sólida nos principais algoritmos de Aprendizado de Máquina. - Utilizar as bibliotecas numpy, sklearn e pandas para aplicações de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina. - Aprender tanto a teoria quanto a prática de algoritmos de Aprendizado de Máquina para classificação, regressão, regras de associação e agrupamento. - Realizar pré-processamento de dados usando pandas e sklearn. - Compreender técnicas de redução de dimensionalidade, como PCA, KernelPCA e LDA. - Aprender como avaliar algoritmos de Aprendizado de Máquina usando estatísticas. - Detectar outliers em conjuntos de dados. - Criar classificadores para prever pagamento de empréstimo e salário com base em dados pessoais. - Explorar a relação entre Aprendizado de Máquina e vários conceitos estatísticos, como correlação, covariância, teste de hipóteses e distribuição normal. - Implementar algoritmos de regressão para prever preços de casas e preços de seguros de saúde. - Implementar o algoritmo Apriori para descobrir regras de associação em conjuntos de dados de mercado. - Agrupar clientes bancários com base em dados de uso de cartão de crédito. - Usar aprendizado por reforço para ensinar um simulador de táxi a interagir com passageiros. - Implementar um classificador de sentimentos para textos usando a biblioteca spaCy. - Implementar detecção de rosto, reconhecimento facial e rastreamento de objetos em Visão Computacional. - Implementar técnicas de seleção de atributos para descobrir os campos mais importantes em um conjunto de dados. - Implementar técnicas de subamostragem e superamostragem para lidar com conjuntos de dados desbalanceados. - Utilizar o algoritmo ARIMA e o Facebook Prophet para previsões futuras de números de passageiros de companhias aéreas e contagens de visitantes de sites.