Descrição
Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados com R de A a Z
Aprenda as técnicas exigidas pelo mundo real e torne-se um profissional competitivo no campo da Inteligência Artificial!
O campo do Aprendizado de Máquina é atualmente uma das áreas mais relevantes da Inteligência Artificial, responsável por utilizar algoritmos inteligentes para fazer com que os computadores aprendam a partir de bancos de dados. O mercado de trabalho para Aprendizado de Máquina nos Estados Unidos e em vários países europeus está em alta, 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 requisito para profissionais de TI. E dentro desse contexto está o cientista de dados, que foi classificado como o "número um" em várias mídias internacionais. E para orientá-lo nesse campo, este curso abrangente fornecerá a você conhecimentos teóricos e práticos dos principais algoritmos de aprendizado de máquina usando R, uma das linguagens de programação mais relevantes no campo da ciência de dados. Este curso é considerado de A a Z porque abrange desde os conceitos mais básicos até técnicas mais avançadas, para que, no final, você tenha todas as ferramentas necessárias para construir soluções complexas que possam ser aplicadas a problemas de negócios do dia a dia! Você aprenderá tudo passo a passo, tanto a teoria quanto a prática de cada algoritmo! O curso é 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, 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, e detecção de outliers. É importante observar que, como o campo de aprendizado de máquina é muito dinâmico e novos tópicos surgem constantemente, novo conteúdo pode ser adicionado à parte 5! Este curso tem como objetivo servir como referência para as técnicas abordadas, portanto, busca abranger a maioria dos tópicos relacionados ao aprendizado de máquina. Este curso pode ser categorizado para todos os níveis, pois pode servir como referência para estudantes mais experientes no assunto e também como um ótimo guia para aqueles que estão começando no campo! Você está pronto para dar um passo importante em sua carreira? Estou ansioso para vê-lo no curso! :)O que você aprenderá
- Obter uma base teórica sólida nos principais algoritmos de Aprendizado de Máquina - Utilizar os recursos da linguagem R aplicados em 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 - Aprender como pré-processar bancos de dados - Entender como funcionam técnicas de redução de dimensionalidade, como PCA, KernelPCA e LDA - Aprender como avaliar algoritmos de Aprendizado de Máquina usando estatísticas não paramétricas - Aprender como detectar outliers em bancos de dados"Estimar frete
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