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Aprendizado de Máquina para Ciência de Dados usando MATLAB

Aprenda a Implementar Algoritmos de Classificação e Agrupamento usando MATLAB

Se você está interessado em adquirir experiência prática com técnicas de Aprendizado de Máquina sem a necessidade de um conhecimento matemático extenso, este curso é para você. Se você já estudou teoria de aprendizado de máquina, mas teve dificuldades em aplicá-la a problemas reais de ciência de dados, ou se você simplesmente quer explorar a área, este curso oferece uma abordagem prática que parte do zero. Vamos mergulhar na programação imediatamente, usando MATLAB como nossa linguagem de programação de escolha. MATLAB é amplamente utilizado por estudantes de engenharia e ciências, bem como por grupos de pesquisa de ciência de dados de ponta em todo o mundo.

Conteúdo do Curso:

Segmento 1: Introdução ao Curso Nesta seção, fornecemos uma visão geral dos tópicos abordados, da abordagem de aprendizado usada no curso e de detalhes essenciais sobre o MATLAB para você começar. Segmento 2: Pré-processamento de Dados (Vídeos Breves) Antes de aplicar algoritmos e técnicas de ciência de dados, é crucial preparar e pré-processar os dados. Esta seção aborda técnicas essenciais de pré-processamento, incluindo tratamento de valores discrepantes, valores ausentes, conversão de dados categóricos e escalonamento de características. Segmento 3: Algoritmos de Classificação no MATLAB Algoritmos de classificação são uma parte fundamental da ciência de dados. Esta seção não apenas explica a intuição por trás dos algoritmos de classificação comumente usados, mas também fornece sua implementação no MATLAB. Cobrimos algoritmos como K-Vizinhos Mais Próximos, Naïve Bayesain, Máquina de Vetores de Suporte, Árvores de Decisão, Análise Discriminante e Conjuntos. Além disso, exploramos diferentes métricas para avaliar o desempenho do classificador. Segmento 4: Algoritmos de Agrupamento no MATLAB Algoritmos de agrupamento são essenciais para agrupar pontos de dados semelhantes. Nesta seção, apresentamos algoritmos de agrupamento comumente usados, discutimos sua intuição e fornecemos implementações no MATLAB. Os algoritmos abordados incluem K-Means, Mean Shift, DBSCAN e Agrupamento Hierárquico. Também exploramos aplicações práticas de agrupamento, como compressão de imagens e agrupamento de frases. Segmento 5: Redução de Dimensionalidade A redução de dimensionalidade é crucial para visualizar dados complexos. Esta seção se concentra no algoritmo PCA e demonstra como reduzir as dimensões para problemas específicos de ciência de dados. Segmento 6: Projeto: Análise de Malware Nesta seção, apresentamos um projeto detalhado de análise de malware, fornecendo vídeos introdutórios para orientá-lo no projeto. Essa experiência prática aumentará sua capacidade de analisar problemas de ciência de dados. Segmento 7: Pré-processamento de Dados (Vídeos Detalhados) Esta seção aprofunda o pré-processamento de dados, abordando vários tópicos interessantes. Exploramos estratégias para lidar com dados ausentes, variáveis categóricas, detecção de valores discrepantes e escalonamento de características e discretização de dados.

Seus Benefícios e Vantagens:

- Garantia de reembolso de 30 dias, reembolso total, sem perguntas. - Acesso vitalício ao curso. - Acesso instantâneo e gratuito a quaisquer atualizações feitas no curso. - Acesso a perguntas e discussões iniciadas por outros alunos. - Suporte do instrutor em relação a quaisquer problemas relacionados ao curso. - Confira o currículo e as palestras disponíveis gratuitamente para uma visão rápida.

É hora de agir!

Clique no botão "Fazer este Curso" no canto superior direito agora mesmo! O tempo é limitado e cada segundo conta. Estamos animados para vê-lo no curso! Atenciosamente, Dr. Alexander Mitchell

Mais Benefícios e Vantagens:

- Conhecimento de um instrutor experiente (Dr. Alexander Mitchell), criador de cinco cursos na área de MATLAB na Udemy. - Títulos desses cursos incluem: - Tutorial Completo de MATLAB: Do Iniciante ao Profissional - Design de Aplicativos MATLAB: O Guia Definitivo para Aplicativos MATLAB - Torne-se um Especialista em Construção de Expressões Regulares - Análise de Agrupamento para Ciência de Dados usando Python - Aprenda Habilidades de Programação MATLAB enquanto Resolve Problemas

Depoimentos de Alunos para Dr. Alexander Mitchell:

★★★★★ "Este é o segundo curso de MATLAB que fiz na Udemy. Já foram discutidos alguns conceitos importantes que não foram abordados no curso anterior. Aprecio a comparação do instrutor entre MATLAB e Excel, que é a ferramenta que tenho usado e com a qual tenho ficado frustrado. Este curso é mais avançado do que o anterior que fiz e, como engenheiro, estou encantado que ele aborde números complexos, derivadas, integrais e criação de GUI. Nenhum desses tópicos foi abordado na introdução mais básica que fiz primeiro." - Sarah Johnson ★★★★★ "Ótimas informações e entrega concisa. O instrutor cobre uma boa quantidade de conteúdo rapidamente, sem ficar repetitivo. Altamente recomendado!" - Michael Thompson ★★★★★ "O curso é incrível e abrange uma grande quantidade de material. Aprecio as atualizações. O curso entrega mais do que o anunciado. Obrigado!" - Emily Davis Depoimentos de Alunos de Instrutores na Categoria MATLAB: ★★★★★ "Os conceitos são explicados muito bem. Continue assim, Senhor!" - Dr. John Anderson, instrutor do curso "Habilidades Fundamentais de MATLAB para Matemática (Matrizes e Arrays)"

O que você vai aprender:

- Como implementar diferentes algoritmos de classificação de aprendizado de máquina usando MATLAB. - Como implementar diferentes algoritmos de agrupamento de aprendizado de máquina usando MATLAB. - Como pré-processar dados antes da análise. - Quando e como usar a redução de dimensionalidade. - Modelos de código para levar. - Visualização dos resultados do algoritmo. - Como decidir qual algoritmo escolher para o seu conjunto de dados. """