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Curso de Aprendizado de Máquina Simplificado: Do Iniciante ao Especialista usando Python

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Preço:
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Descrição

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Aprendizado de Máquina Facilitado: Do Iniciante ao Especialista usando Python

Aprenda Algoritmos de Aprendizado de Máquina usando Python com exemplos práticos, sessões de prática e projetos.

Você está interessado em entender como os algoritmos de Aprendizado de Máquina funcionam e como eles são aplicados para resolver problemas de ciência de dados? Não procure mais! Este curso abrangente foi desenvolvido, projetado e curado por Data Scientists experientes que trabalham na área há quase uma década. Estamos aqui para ajudá-lo a compreender as complexidades dos algoritmos de aprendizado de máquina, fornecendo aplicações práticas para problemas reais de negócios e ciência de dados. Nosso objetivo é orientá-lo no processo de aprendizado e transformá-lo em um proficiente cientista de dados e especialista em aprendizado de máquina. Cada tutorial é projetado para desafiar suas habilidades e aprimorar suas capacidades, garantindo melhoria contínua. Garantimos que você aproveitará a experiência de aprendizado com nossa estrutura de curso testada e comprovada, que o manterá engajado e ansioso pelo que está por vir. Aqui está uma descrição de como o curso será desenvolvido:

Parte 1 - Introdução à Programação em Python

Nesta seção, você aprenderá o básico da programação em Python e se familiarizará com o ambiente Python. Você adquirirá a capacidade de importar, exportar, explorar, limpar e preparar dados para modelagem avançada. Além disso, você entenderá as estatísticas subjacentes dos dados e aprenderá a relatar e documentar insights de forma eficaz.

Parte 2 - Aprendizado de Máquina usando Python

Nesta seção, você aprenderá, aprimorará e se tornará um especialista em algoritmos clássicos de aprendizado de máquina, como Regressão Linear, Regressão Logística e Árvores de Decisão. Você entenderá como escolher o algoritmo apropriado para problemas específicos, construir vários modelos, selecionar o melhor modelo e melhorá-lo continuamente. Além disso, você se aprofundará em algoritmos avançados de aprendizado de máquina, como Máquinas de Vetores de Suporte (SVM), Redes Neurais Artificiais, Aprendizado por Reforço, Florestas Aleatórias e Boosting. Recursos: - Repleto de sessões práticas em laboratório para aprendizado e aplicação prática. - O curso inclui código-fonte Python, conjuntos de dados e outros materiais de apoio no início de cada seção para você baixar e utilizar por conta própria. - Questionário após cada seção para avaliar seu progresso de aprendizado. Bônus: - Este curso inclui 5 projetos baseados em dados reais de diversos domínios, fornecendo um guia passo a passo para resolver diferentes problemas de negócios e ciência de dados. O que você aprenderá: - Programação em Python, Manipulação e Limpeza de Dados - Estatísticas Básicas - Algoritmos Clássicos de Aprendizado de Máquina - Seleção e Validação de Modelos - Algoritmos Avançados de Aprendizado de Máquina - Aprendizado em Conjunto Ao final deste curso, você será capaz de escrever seus próprios scripts em Python, trabalhar proficientemente em um ambiente Python, importar, manipular, limpar e exportar conjuntos de dados, entender estatísticas básicas e implementá-las usando Python, compreender o ciclo de vida da ciência de dados e construir, validar, melhorar e implementar modelos de aprendizado de máquina de forma eficaz. Você também adquirirá a capacidade de realizar análises de dados poderosas, extrair insights e apresentá-los visualmente. Além disso, você terá um sólido entendimento de algoritmos clássicos como Regressão Linear, Regressão Logística, Árvores de Decisão, bem como algoritmos avançados de aprendizado de máquina como SVM, Redes Neurais Artificiais, Aprendizado por Reforço, Florestas Aleatórias, Boosting e algoritmos de agrupamento como K-means. Por fim, você estará equipado com o conhecimento de como cada algoritmo de aprendizado de máquina funciona e qual escolher com base no problema em questão. Você será capaz de construir vários modelos poderosos de aprendizado de máquina e selecionar o melhor, enquanto melhora continuamente seu desempenho.

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