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Curso de Aprendizado não supervisionado aplicado com R

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Preço:
Preço promocionalR$ 39,90 Preço normalR$ 127,00

Descrição

Aprendizado Não Supervisionado Aplicado com R

Projete algoritmos inteligentes que descubram padrões ocultos e extraiam insights de dados não estruturados e não rotulados. Começando pelos fundamentos, o Aprendizado Não Supervisionado Aplicado com R oferece uma compreensão abrangente de técnicas de agrupamento, análise de distribuição, codificadores de dados e recursos-chave do R que capacitam você a obter insights mais profundos dos seus dados e encontrar soluções para questões críticas de negócios. Este curso começa com uma exploração aprofundada do método mais essencial e amplamente utilizado para aprendizado não supervisionado - o agrupamento. Você aprenderá sobre os três principais algoritmos de agrupamento - k-means, divisivo e aglomerativo. Além disso, você mergulhará na análise de cestas de mercado, estimativa de densidade de kernel, análise de componentes principais e detecção de anomalias. Todos esses conceitos serão ensinados usando código R, com instruções detalhadas sobre como trabalhar, modificar e aprimorar o código. Para aprimorar sua compreensão prática, o curso também fornece dicas valiosas sobre como aplicar essas técnicas a desafios de negócios do mundo real, incluindo segmentação de mercado e detecção de fraudes. Por meio de atividades envolventes, você também explorará codificadores de dados e modelos de variáveis latentes. Ao final deste curso, você terá um sólido entendimento de vários métodos de detecção de anomalias, como detecção de outliers, distâncias de Mahalanobis e detecção de anomalias contextuais e coletivas.

Sobre o Autor

Alok Sharma é um cientista de dados baseado na Índia. Ele já trabalhou no desenvolvimento e implementação de soluções de aprendizado não supervisionado em áreas como finanças, negociação de criptomoedas, logística e processamento de linguagem natural. Alok possui bacharelado em tecnologia pelo Instituto Indiano de Tecnologia da Informação, Design e Manufatura, Jabalpur, onde se especializou em engenharia eletrônica e de comunicação. Bradford Tuckfield possui ampla experiência no projeto e implementação de soluções de ciência de dados para organizações de diversas indústrias. Ele cursou matemática para seu bacharelado e economia para seu doutorado. Bradford contribuiu para revistas acadêmicas e publicações populares, abrangendo tópicos que vão desde álgebra linear e psicologia até políticas públicas. Bert Gollnick possui diploma em Engenharia Aeroespacial e concluiu um mestrado em Economia. Com 10 anos de experiência em R, Bert é um cientista de dados experiente e um instrutor online de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina.

O que você aprenderá

  • Implementar métodos de agrupamento, como k-means, aglomerativo e divisivo
  • Escrever código R para analisar segmentação de mercado e comportamento do consumidor
  • Estimar distribuições e probabilidades de diferentes resultados
  • Implementar redução de dimensionalidade usando análise de componentes principais
  • Aplicar métodos de detecção de anomalias para identificar fraudes
  • Projetar algoritmos usando R e aprender como modificar ou aprimorar o código

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