Machine Learning e Data Science com Python de A a Z

Aprenda as técnicas que o mundo real exige e torne-se um profissional competitivo na área de Inteligência Artificial!

Bullstrack Bullstrack
Apr 14, 2023 - 18:39 Updated: Apr 5, 2023 - 06:43
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Machine Learning e Data Science com Python de A a Z
Machine Learning e Data Science com Python de A a Z

Machine Learning e Data Science com Python de A a Z udemy course

Aprenda as técnicas que o mundo real exige e torne-se um profissional competitivo na área de Inteligência Artificial!

What you'll learn:

  • Tenha uma base teórica sólida sobre os principais algoritmos de Machine Learning
  • Utilize as bibliotecas numpy, sklearn e pandas aplicado em Data Science e Machine Learning
  • Aprenda na teoria e na prática sobre os algoritmos de Machine Learning para classificação, regressão, regras de associação e agrupamento
  • Aprenda a realizar o pré-processamento em bases de dados com pandas e sklearn
  • Entenda como funcionam as técnicas para redução de dimensionalidade PCA, KernelPCA e LDA
  • Aprenda a avaliar os algoritmos de Machine Learning usando estatística
  • Aprenda a detectar outliers em bases de dados
  • Crie classificadores para prever se uma pessoa pagará ou não pagará um empréstimo
  • Crie classificadores para prever o salário de uma pessoa baseado em seus dados pessoais
  • Aprenda como vários conceitos da estatística estão relacionados com Machine Learning, como por exemplo: correlação, covariância, testes de hipóteses e distribuição normal
  • Implemente algoritmos de regressão para prever o preço de casas e o preço de planos de saúde
  • Implemente o algoritmo Apriori para descobrir regras de associação em bases de dados de mercados
  • Agrupe os clientes de um banco utilizando dados sobre o uso do cartão de crédito
  • Utilize aprendizagem por reforço para ensinar um simulador de táxi interagir com o passageiro
  • Implemente um classificador de sentimentos em textos utilizando a biblioteca spaCy
  • Implemente detecção de faces, reconhecimento facial e rastreamento de objetos da área da Visão Computacional
  • Implemente técnicas de seleção de atributos para descobrir os campos mais importantes em uma base de dados
  • Implemente técnicas de subamostragem e sobreamostragem para tratar bases de dados desbalanceadas
  • Utilize o algoritmo ARIMA e o Facebook Prophet para previsões futuras dos número de passageiros em empresas aéreas e também a previsão do número de visitantes em uma página web

Requirements:

  • O único pré-requisito obrigatório é conhecimento sobre lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição
  • Conhecimentos em Python não são obrigatórios! Existe um anexo no curso com aulas básicas sobre essa linguagem de programação

Description:

A área de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina) e Data Science (Ciência de Dados) é atualmente um dos campos de trabalho mais relevantes da Inteligência Artificial, sendo responsável pela utilização de algoritmos inteligentes que tem a função de fazer com que os computadores aprendam por meio de bases de dados. O mercado de trabalho de Machine Learning nos Estados Unidos e em vários países da Europa está em grande ascensão; e a previsão é que no Brasil cada vez mais esse tipo de profissional seja requisitado! Inclusive alguns estudos apontam que o conhecimento dessa área será em breve um pré-requisito para os profissionais de Tecnologia da Informação! E dentro deste contexto está o cientista de dados, que já foi classificado como o trabalho "número 1" por vários veículos da mídia internacional.

E para levar você até essa área, neste curso completo você terá uma visão teórica e prática sobre os principais algoritmos de machine learning utilizando o Python, que é uma das linguagens de programação mais relevantes nesta área. Além disso, vamos utilizar o Google Colab para a implementação dos exemplos, o que facilita o entendimento dos conceitos e evita problemas de instalação de bibliotecas. Este curso é considerado de A à Z pelo fato de apresentar desde os conceitos mais básicos até técnicas mais avançadas, de modo que ao final você terá todas as ferramentas necessárias para construir soluções complexas e que podem ser aplicadas em problemas do dia-a-dia das empresas! Você aprenderá tudo passo a passo, ou seja, tanto a teoria quanto a prática de cada algoritmo! O curso é dividido em cinco partes principais:

  1. Classificação - pré-processamento dos dados, naïve bayes, árvores de decisão, random forest, regras, regressão logística, máquinas de vetores de suporte (SVM), redes neurais artificiais, avaliação de algoritmos e combinação e rejeição de classificadores

  2. Regressão - regressão linear simples e múltipla, polinomial, árvores de decisão, random forest, vetores de suporte (SVR) e redes neurais artificiais

  3. Regras de associação - algoritmos Apriori e ECLAT

  4. Agrupamento - k-means, agrupamento hierárquico e DBSCAN

  5. Tópicos complementares - redução de dimensionalidade com PCA, KernelPCA e LDA, deteção de outliers, aprendizagem por reforço, processamento de linguagem natural, visão computacional, tratamento de dados desbalanceados, seleção de atributos e previsão de séries temporais

Veja abaixo alguns dos estudos de caso que serão implementados:

  • Criação de gráficos dinâmicos para visualização de bases de dados

  • Previsão se uma pessoa pagará um empréstimo baseado no histórico financeiro

  • Previsão do salário de uma pessoa levando em consideração seus dados pessoais

  • Previsão do preço do plano de saúde baseado na idade

  • Previsão do preço de casas considerando

  • Geração de regras de associação para compor prateleiras de mercado

  • Agrupamento de clientes simulares considerando dados sobre o uso do cartão de crédito

  • Simulação de um táxi utilizando aprendizagem por reforço

  • Classificação de sentimentos em textos com processamento de linguagem natural

  • Detecção de faces, reconhecimento facial e rastreamento de objetos

  • Previsão de visitas a websites com séries temporais

Este curso tem o objetivo de servir como um referencial de consulta sobre as técnicas abordadas, por isso ele procura cobrir a maior parte dos assuntos que envolvem machine learning. Este curso pode ser categorizado para todos os níveis, pois pode servir de base para consulta para alunos mais experientes no assunto e também um ótimo guia para quem está iniciando na área!

Who this course is for:

Course Details:

  • 41,5 hours видео по запросу
  • 45 статей
  • 1 ресурс для скачивания
  • Полный пожизненный доступ
  • Доступ через мобильные устройства и телевизор
  • Сертификат об окончании

Machine Learning e Data Science com Python de A a Z udemy free download

Aprenda as técnicas que o mundo real exige e torne-se um profissional competitivo na área de Inteligência Artificial!

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

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