Data Science e Machine Learning com Estatística e Python

Description

• Fundamentos da linguagem de programação Python , que é a principal base de linguagem para a aplicação da ciência de dados

• Estudo das principais funcionalidades da biblioteca Pandas , que é a principal biblioteca de manipulação de dados da Data Science

• Estudo das principais funcionalidades da biblioteca Numpy , que é a principal biblioteca de manipulação de operações matemáticas

• Estudo das principais bibliotecas de Visualização de Dados : Matplotlib e Seaborn

• Manipulando TimeSeries, que são os tipos usados em ​​datas e horas

• Redução de Dimensões com PCA e TSNE

• Estatística para Data Science.

• Machine Learning , com teoria e aplicação prática de estratégias básicas e avançadas
  

• Intuição e aplicação dos seguintes modelos preditivos:

  • Linear_Regression (Regressão Linear)

  • Logistic_Regression (Regressão Lógica)

  • Decision_Tree (Árvore de Decisão)

  • Random_Forest (Floresta Aleatória)

  • Stochastic_Gradient_Descent (SGD)

  • Support_Vector_Machine (SVM)

  • AdaBoost

  • Gradient_Boost (Impulsionamento Gradiente)

  • K-Means_Clustering - (K-Médias de Grupos)

  • K-Nearest_Neighbors (KNN)

  
  

• PROJETO: Predição da Idade dos Passageiros do Titanic (Regressão Linear)

• PROJETO: Classificação de sobrevivência dos passageiros do Titanic (Classificação)

• PROJETO: Análise de Sentimentos de Frases do Twitter (Processamento de Linguagem Natural - PLN)

• PROJETO: Funcionamento e uso do modelo de detecção e classificação de objetos em imagens e vídeos YOLO (Visão Computacional)

• PROJETO: Segregando Clientes por Padrões de Compras (Clustering)

• PROJETO: Táxi Auto-Dirigível (Aprendizagem Reinforçada)

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