Descrição
Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados com Scikit-Learn e PySpark
Aprenda as principais técnicas de aprendizado de máquina e ciência de dados para aplicá-las em projetos com Python
Descubra o potencial das técnicas de aprendizado de máquina e ciência de dados para análise de dados e extração de informações. Este curso tem como objetivo introduzir as técnicas mais relevantes de aprendizado de máquina e fornecer exemplos de sua aplicação. Ele ajudará você a entender as técnicas existentes, suas bases e os tipos de problemas aos quais podem ser aplicadas. A abordagem será teórica e prática, utilizando a linguagem de programação Python e a biblioteca Scikit-Learn. Recomendamos a instalação do ANACONDA em sua plataforma usual, pois ele inclui Python, Scikit-Learn e Matplotlib. Estaremos utilizando a versão 3.6 do Python. Além disso, exploraremos o PySpark como uma plataforma para desenvolvimento de aplicações distribuídas. Entre os principais objetivos deste curso estão: - Introduzir os conceitos de ciência de dados e aprendizado de máquina. - Apresentar as principais bibliotecas disponíveis em Python para aplicar técnicas de aprendizado de máquina a dados. - Apresentar as principais bibliotecas disponíveis em Python para processamento e visualização de dados. - Fornecer uma visão geral das etapas envolvidas na construção de um modelo de aprendizado de máquina, desde a aquisição de dados até a seleção do modelo. - Apresentar os principais algoritmos para resolver problemas de aprendizado de máquina. - Apresentar o Scikit-Learn como uma ferramenta para resolver problemas de aprendizado de máquina. - Apresentar o PySpark como uma ferramenta para aplicar técnicas de big data e map-reduce a dados. - Aprender e aplicar algoritmos de aprendizado de máquina com o PySpark. - Apresentar sistemas de recomendação baseados em conteúdo. O que você aprenderá: - Descobrir que o Python também pode ser usado para ciência de dados e aprendizado de máquina. - Aplicar técnicas de aprendizado de máquina e ciência de dados em projetos Python. - Ajudar os alunos a perceber o potencial das técnicas de aprendizado de máquina para análise de dados e extração de informações. - Apresentar casos práticos de técnicas de aprendizado de máquina atualmente utilizadas em soluções de análise de dados, tanto em Big Data quanto em Ciência de Dados em geral. - Introduzir uma das ferramentas mais fáceis para aplicar aprendizado de máquina a problemas reais de forma simples, como Python, Numpy e Scikit-Learn.Estimar frete
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