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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
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- Se precisar ou tiver informações para compartilhar, comente!🧡
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