"""

Aprendizado de Máquina usando Python

Regressão Linear e Logística, Árvores de Decisão, XGBoost, SVM e outros modelos de ML em Python

Você está interessado em dominar o Aprendizado de Máquina em Python e iniciar uma carreira de sucesso no campo da Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina? Não procure mais! Este abrangente curso de Aprendizado de Máquina é exatamente o que você precisa. Ao final deste curso, você estará equipado com as habilidades para construir com confiança modelos preditivos de Aprendizado de Máquina usando Python, resolver problemas de negócios e desenvolver estratégias eficazes. Aqui está o que você pode esperar alcançar após a conclusão deste curso: - Ganhar a capacidade de construir modelos preditivos de Aprendizado de Máquina usando Python para resolver problemas de negócios e criar estratégias de negócios. - Estar preparado para responder perguntas de entrevistas relacionadas ao Aprendizado de Máquina. - Participar e se destacar em competições online de Análise de Dados, como competições Kaggle. Confira a tabela de conteúdos abaixo para ver a ampla gama de modelos de Aprendizado de Máquina que você aprenderá ao longo deste curso. Como este curso irá beneficiá-lo? Ao concluir este curso, você receberá um Certificado de Conclusão Verificável. Este certificado validará suas habilidades em fundamentos de Aprendizado de Máquina, tornando-se um ativo valioso para gerentes de negócios, executivos e estudantes que desejam aprender e aplicar Aprendizado de Máquina, Python e modelagem preditiva a problemas reais de negócios. Por que escolher este curso? Ao contrário da maioria dos outros cursos que se concentram apenas em ensinar como executar análises, este curso vai além disso. Acreditamos que o que acontece antes e depois da execução da análise é igualmente importante. Portanto, enfatizamos a importância de ter os dados corretos e realizar pré-processamento antes de executar a análise. Além disso, ensinamos como avaliar o desempenho de seus modelos e interpretar os resultados para apoiar efetivamente seus negócios. Quem são os instrutores? Este curso é ministrado por Abigail e Patrick, gerentes experientes em uma empresa global de consultoria em análise. Com sua experiência em técnicas de aprendizado de máquina com R e Python, eles incluíram aspectos práticos de análise de dados neste curso. Abigail e Patrick também são os criadores de vários cursos online altamente populares, com mais de 1 milhão de matrículas e milhares de avaliações com 5 estrelas. Aqui está o que alguns de nossos alunos disseram sobre nossos cursos: "Este curso é muito bom. Eu adoro o fato de que todas as explicações dadas podem ser entendidas por um leigo." - Jonathan "Obrigado, Abigail e Patrick, por este maravilhoso curso. Vocês são os melhores, e este curso vale cada centavo." - Emily Nossa Promessa: Estamos comprometidos em ensinar nossos alunos e fornecer suporte. Se você tiver alguma dúvida sobre o conteúdo do curso, aprendizado de máquina, Python, modelagem preditiva, fichas de prática ou qualquer tópico relacionado, sinta-se à vontade para postar uma pergunta no curso ou nos enviar uma mensagem direta. Ao longo do curso, você terá acesso a arquivos de prática, questionários e tarefas. Notas de aula são fornecidas com cada palestra para ajudá-lo a acompanhar. Os questionários testarão sua compreensão de conceitos de aprendizado de máquina, Python e modelagem preditiva. Além disso, cada seção inclui uma tarefa prática para você implementar seu aprendizado em cenários do mundo real. Aqui estão algumas perguntas frequentes de alunos que estão iniciando sua jornada de Aprendizado de Máquina: - O que é Aprendizado de Máquina? Aprendizado de Máquina é um campo da ciência da computação que permite que os computadores aprendam com dados, identifiquem padrões e tomem decisões sem programação explícita. É um ramo da inteligência artificial que minimiza a intervenção humana. - Quais etapas devo seguir para construir um modelo de Aprendizado de Máquina? Seu processo de aprendizado pode ser dividido em três partes: 1. Estatística e Probabilidade: Implementar técnicas de Aprendizado de Máquina requer uma compreensão básica de conceitos de estatística e probabilidade. Isso é abordado na segunda seção do curso. 2. Compreensão de Aprendizado de Máquina: A quarta seção fornece uma visão geral dos termos e conceitos associados ao Aprendizado de Máquina e orienta você pelos passos para construir um modelo de aprendizado de máquina. 3. Experiência em Programação: A programação é um aspecto significativo do aprendizado de máquina. Python e R são as principais linguagens de programação nesse campo. A terceira seção do curso ajuda você a configurar o ambiente Python e ensina operações básicas. Seções posteriores incluem demonstrações práticas de implementação de cada conceito em Python. 4. Compreensão de Modelos: As quinta e sexta seções abordam modelos de Classificação. Cada palestra teórica é acompanhada por uma palestra prática em que executamos consultas juntos. O que você aprenderá: - Como aplicar técnicas de Aprendizado de Máquina para resolver problemas da vida real. - Modelos avançados de Aprendizado de Máquina, incluindo Árvores de Decisão, Random Forest, SVM e mais. - Operações estatísticas básicas e execução de modelos de ML em Python. - Compreensão dos fundamentos de estatística e conceitos de Aprendizado de Máquina. - Como converter problemas de negócios em problemas de Aprendizado de Máquina. - Conhecimento aprofundado de coleta e pré-processamento de dados para problemas de Aprendizado de Máquina. """