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

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Destaques

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O que você aprenderá

Tenha uma base teórica sólida sobre os principais algoritmos de Machine LearningUtilize as bibliotecas numpy, sklearn e pandas aplicado em Data Science e Machine LearningAprenda na teoria e na prática sobre os algoritmos de Machine Learning para classificação, regressão, regras de associação e agrupamentoAprenda a realizar o pré-processamento em bases de dados com pandas e sklearnEntenda como funcionam as técnicas para redução de dimensionalidade PCA, KernelPCA e LDAAprenda a avaliar os algoritmos de Machine Learning usando estatísticaAprenda a detectar outliers em bases de dadosCrie classificadores para prever se uma pessoa pagará ou não pagará um empréstimoCrie classificadores para prever o salário de uma pessoa baseado em seus dados pessoaisAprenda como vários conceitos da estatística estão relacionados com Machine Learning, como por exemplo: correlação, covariância, testes de hipóteses e distribuição normalImplemente algoritmos de regressão para prever o preço de casas e o preço de planos de saúdeImplemente o algoritmo Apriori para descobrir regras de associação em bases de dados de mercadosAgrupe os clientes de um banco utilizando dados sobre o uso do cartão de créditoUtilize aprendizagem por reforço para ensinar um simulador de táxi interagir com o passageiroImplemente um classificador de sentimentos em textos utilizando a biblioteca spaCyImplemente detecção de faces, reconhecimento facial e rastreamento de objetos da área da Visão ComputacionalImplemente técnicas de seleção de atributos para descobrir os campos mais importantes em uma base de dadosImplemente técnicas de subamostragem e sobreamostragem para tratar bases de dados desbalanceadasUtilize 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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Vídeo:

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