Data Science e Machine Learning com Estatística e Python

Formação Cientista de Dados Curso Completo de Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial

Bullstrack Bullstrack
Feb 24, 2023 - 15:03 Updated: Feb 23, 2023 - 20:56
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Data Science e Machine Learning com Estatística e Python
Data Science e Machine Learning com Estatística e Python

Data Science e Machine Learning com Estatística e Python udemy course

Formação Cientista de Dados Curso Completo de Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial

What you'll learn:

  • Uso de Python para Data Science e Machine Learning
  • Visualização profissional de dados com Matplotlib
  • Aprender sobre visualização de dados intuitiva com o Plotly
  • Aprender a usar o Seaborn para análise estatística dos dados
  • Uso do Pandas para análise de dados
  • Uso do Numpy para operações vetoriais e matriciais
  • Regressão Logística
  • K-Nearest-Neighbors (KNNs)
  • K-means-clustering
  • Support-Vector-Machines (SVM)
  • Neural-Networks (Redes Neurais)
  • Uso do Spark para Big-Data
  • Processamento natural de linguagem e sistemas de filto de spam
  • Sistemas de recomendação (usados no NetFlix, Spotify, etc)…
  • Projetos com dados reais
  • Spark e AWS

Requirements:

  • Noções básicas de programação
  • Inglês básico (devido aos principais conjuntos de dados usados e métodos do Python serem em Inglês)

Description:

  • Fundamentos da linguagem de programação Python , que é a principal base de linguagem para a aplicação da ciência de dados

  • Estudo das principais funcionalidades da biblioteca Pandas , que é a principal biblioteca de manipulação de dados da Data Science

  • Estudo das principais funcionalidades da biblioteca Numpy , que é a principal biblioteca de manipulação de operações matemáticas

  • Estudo das principais bibliotecas de Visualização de Dados : Matplotlib e Seaborn

  • Manipulando TimeSeries, que são os tipos usados em ​​datas e horas

  • Redução de Dimensões com PCA e TSNE

  • Estatística para Data Science.

  • Machine Learning , com teoria e aplicação prática de estratégias básicas e avançadas

  • Intuição e aplicação dos seguintes modelos preditivos:

    • Linear_Regression (Regressão Linear)

    • Logistic_Regression (Regressão Lógica)

    • Decision_Tree (Árvore de Decisão)

    • Random_Forest (Floresta Aleatória)

    • Stochastic_Gradient_Descent (SGD)

    • Support_Vector_Machine (SVM)

    • AdaBoost

    • Gradient_Boost (Impulsionamento Gradiente)

    • K-Means_Clustering - (K-Médias de Grupos)

    • K-Nearest_Neighbors (KNN)


  • PROJETO: Predição da Idade dos Passageiros do Titanic (Regressão Linear)

  • PROJETO: Classificação de sobrevivência dos passageiros do Titanic (Classificação)

  • PROJETO: Análise de Sentimentos de Frases do Twitter (Processamento de Linguagem Natural - PLN)

  • PROJETO: Funcionamento e uso do modelo de detecção e classificação de objetos em imagens e vídeos YOLO (Visão Computacional)

  • PROJETO: Segregando Clientes por Padrões de Compras (Clustering)

  • PROJETO: Táxi Auto-Dirigível (Aprendizagem Reinforçada)

Who this course is for:

Course Details:

  • 21 hours on-demand video
  • 16 articles
  • 18 downloadable resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of completion

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Demo Link: https://www.udemy.com/course/data-science-e-machine-learning-com-estatistica-e-python/

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