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Curso - Machine Learning e Data Science com Python de A a Z

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        O que você aprenderá

        • 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

        Este curso inclui:

        • 41,5 horas de vídeo sob demanda

        • 45 artigos

        • 1 recurso para download

        • Acesso no dispositivo móvel e na TV

        • Certificado de conclusão

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