Machine Learning - Python & R In Data Science for Android APK

Descrição

Curso completo da udemy grátis.

O que você vai aprender

Domine o aprendizado de máquina em Python e R

Tenha uma grande intuição de muitos modelos de Machine Learning

Faça previsões precisas

Faça uma análise poderosa

Crie modelos robustos de Machine Learning

Crie um forte valor agregado para o seu negócio

Use Machine Learning para fins pessoais

Lidar com tópicos específicos, como Aprendizado por Reforço, PNL e Aprendizado Profundo

Lidar com técnicas avançadas como Redução de Dimensionalidade

Saiba qual modelo de Machine Learning escolher para cada tipo de problema

Construa um exército de modelos poderosos de Machine Learning e saiba como combiná-los para resolver qualquer problema

Descrição

Interessado na área de Aprendizado de Máquina? Então esse curso é para você!

Este curso foi desenvolvido por dois Cientistas de Dados profissionais para que possamos compartilhar nosso conhecimento e ajudá-lo a aprender teorias complexas, algoritmos e bibliotecas de codificação de maneira simples.

Vamos orientá-lo passo a passo no mundo do aprendizado de máquina. A cada tutorial, você desenvolverá novas habilidades e melhorará sua compreensão desse subcampo desafiador e lucrativo da Ciência de Dados.

Este curso é divertido e empolgante, mas ao mesmo tempo nos aprofundamos no aprendizado de máquina. Está estruturado da seguinte forma:

Parte 1 - Pré-processamento de Dados

Parte 2 - Regressão: Regressão Linear Simples, Regressão Linear Múltipla, Regressão Polinomial, SVR, Regressão de Árvore de Decisão, Regressão de Floresta Aleatória

Parte 3 - Classificação: Regressão Logística, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Classificação de Árvore de Decisão, Classificação de Floresta Aleatória

Parte 4 - Clustering: K-Means, Clustering Hierárquico

Parte 5 - Aprendizagem de Regras de Associação: Apriori, Eclat

Parte 6 - Aprendizado por Reforço: Limite de Confiança Superior, Amostragem de Thompson

Parte 7 - Processamento de linguagem natural: modelo e algoritmos de saco de palavras para PNL

Parte 8 - Aprendizado Profundo: Redes Neurais Artificiais, Redes Neurais Convolucionais

Parte 9 - Redução de Dimensionalidade: PCA, LDA, Kernel PCA

Parte 10 - Seleção e reforço de modelos: validação cruzada k-fold, ajuste de parâmetros, pesquisa de grade, XGBoost

Além disso, o curso está repleto de exercícios práticos baseados em exemplos da vida real. Portanto, você não apenas aprenderá a teoria, mas também obterá alguma prática prática na construção de seus próprios modelos.

E como bônus, este curso inclui modelos de código Python e R que você pode baixar e usar em seus próprios projetos.

Para quem é este curso:

Qualquer pessoa interessada em Machine Learning.

Alunos que tenham pelo menos o conhecimento do ensino médio em matemática e que desejam começar a aprender Machine Learning.

Qualquer pessoa de nível intermediário que conheça o básico do aprendizado de máquina, incluindo os algoritmos clássicos como regressão linear ou regressão logística, mas que queira aprender mais sobre isso e explorar todos os diferentes campos do aprendizado de máquina.

Qualquer pessoa que não esteja tão confortável com a codificação, mas que esteja interessada em Machine Learning e queira aplicá-la facilmente em conjuntos de dados.

Qualquer estudante na faculdade que queira iniciar uma carreira em Ciência de Dados.

Qualquer analista de dados que queira subir de nível em Machine Learning.

Qualquer pessoa que não esteja satisfeita com seu trabalho e que queira se tornar um Cientista de Dados.

Qualquer pessoa que queira criar valor agregado para seus negócios usando poderosas ferramentas de Machine Learning.