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Curso de Aprendizado não supervisionado com Python: Tutorial passo a passo!

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Preço:
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Descrição

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Aprendizado não supervisionado com Python: Tutorial abrangente!

Domine a clusterização avançada, modelagem de tópicos, aprendizado de variedades e autoencoders usando Aprendizado não supervisionado com Python!

Descubra o mundo do aprendizado não supervisionado com nosso tutorial abrangente sobre clusterização avançada, modelagem de tópicos, aprendizado de variedades e autoencoders usando Python. Ao contrário do aprendizado de máquina supervisionado, os métodos de aprendizado de máquina não supervisionado focam em descobrir estruturas ocultas a partir de dados não rotulados, tornando-se uma ferramenta poderosa para análise de dados. Neste curso, você aprenderá os algoritmos de aprendizado não supervisionado mais importantes por meio de exemplos do mundo real de aplicações empresariais em código Python. Nossas instruções passo a passo e exemplos práticos o guiarão pelos conceitos básicos do aprendizado não supervisionado, permitindo que você aplique métodos-chave para descobrir estruturas ocultas nos dados. Ao longo do curso, você aprenderá como conduzir, interpretar e visualizar a análise de cestas de mercado em dados de transações. Você também implementará, avaliará e visualizará os resultados de algoritmos de clusterização. Ao final do curso, você estará preparado com as habilidades necessárias para resolver problemas do mundo real em ciência de dados ou aprendizado de máquina usando técnicas de aprendizado não supervisionado. O programa de treinamento inclui dois cursos completos: "Aprendizado não supervisionado prático com Python" e "Domine o aprendizado não supervisionado com Python". No primeiro curso, você aprenderá como aplicar análise de cestas de mercado, PCA, redução de dimensionalidade e algoritmos de clusterização usando Python. O segundo curso se concentra em dominar a clusterização avançada, modelagem de tópicos, aprendizado de variedades e autoencoders usando Python. Ao longo dos cursos, você adquirirá conhecimento aprofundado de várias bibliotecas Python, incluindo numpy, pandas, scikit-learn, matplotlib, seaborn e plotly. Você também aprenderá como gerenciar efetivamente conjuntos de dados ruidosos usando Análise de Componentes Principais (PCA) e descobrir padrões e perfis de clientes por meio da análise de dados de produtos de atacado. Além disso, você aprenderá como visualizar, interpretar e avaliar a qualidade de sua análise usando aprendizado não supervisionado. Você comparará e avaliará os resultados de diferentes análises de dados para determinar a qualidade de clusters, tempo e uso de memória. Além disso, você explorará diferentes algoritmos, como T-SNE, UMAP, PCA e ICA, e entenderá quando aplicá-los com base em suas forças e fraquezas. Ao final do curso, você terá dominado a aplicação de técnicas de aprendizado não supervisionado e poderá utilizá-las em seu fluxo de trabalho de ciência de dados. Seja para extrair recursos mais informativos para problemas de aprendizado supervisionado ou aprimorar sua interpretação de resultados, este curso o equipará com as habilidades necessárias. Sobre os autores: - John Smith: John é um cientista de dados com ampla experiência em fintech, investimentos e estratégia de dados. Ele aplicou técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionado para desenvolver estratégias de investimento, gerenciar riscos e avaliar desempenho. John possui mestrados em economia quantitativa e finanças e é detentor do título de CFA. - Emily Johnson: Emily é uma cientista de dados e consultora de organizações internacionais, empresas Fortune 500 e startups. Ela é especializada em análise preditiva, aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Emily lecionou ciência de dados na General Assembly e é instrutora da DataCamp para Finanças e Python. O que você aprenderá: - Explorar várias bibliotecas Python, incluindo numpy, pandas, scikit-learn, matplotlib, seaborn e plotly. - Adquirir conhecimento aprofundado da Análise de Componentes Principais (PCA) e gerenciar efetivamente conjuntos de dados ruidosos. - Descobrir padrões e perfis de clientes por meio da análise de dados de produtos de atacado usando PCA e K-Means. - Visualizar, interpretar e avaliar a qualidade de sua análise usando aprendizado não supervisionado. - Comparar e avaliar os resultados de diferentes análises de dados para determinar a qualidade de clusters, tempo e uso de memória. - Compreender as forças e fraquezas de algoritmos como T-SNE, UMAP, PCA e ICA, e quando aplicá-los. - Avaliar os resultados de sua análise em vários conjuntos de dados usando técnicas de aprendizado não supervisionado."""

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