Ciência de Dados: Fundamentos de Regressão e AI

Descubra como utilizar ferramentas para análise preditiva de dados e aprimore suas habilidades em Machine Learning!

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Ciência de Dados: Fundamentos de Regressão e AI

What You Will Learn!

Domine o aprendizado de máquina em Python para Regressão de Dados
Faça previsões precisas
Crie modelos robustos de aprendizado de máquina
Use o aprendizado de máquina para fins pessoais ou profisssionais
Tenha um ótimo domínio de muitos modelos de Machine Learning

Description

Por que você deve fazer este curso?

Você sabia que a área de Machine Learning é um dos grandes pilares da Indústria 4.0? Sim! Nos auxilia criando Gêmeos Digitais, entendendo melhor os processos, melhorando a eficiência, reduzindo custos, minimizando impactos ambientais, além de ser uma poderosa ferramenta na área de Pesquisa e Desenvolvimento de novos produtos e processos.

Não perca esta oportunidade de surfar na crista da onda e estar entre os TOP 10 na Área. Aprenda a criar algoritmos de Regressão de Dados usando Machine Learning em Python.

Tudo rodando na nuvem (Google Colab), sem precisar instalar nada no seu computador! E ainda por cima usando códigos Open Source FREE!

Vamos orientá-lo no mundo do aprendizado de máquina, utilizando Tutoriais e Templates que você poderá reutilizar em seus casos! Na vida real! No seu trabalho! Em cada tópico deste curso lhe forneceremos um Notebook completo para você rodar no Google Colab ou em seu Jupyter Notebook e os Datasets necessários.

Você desenvolverá novas habilidades e melhorará sua compreensão desta área desafiada. Este curso pode ser concluído fazendo os tutoriais Python e respondendo pequenos Quizes no final de cada capítulo.

Este curso é divertido e empolgante e, ao mesmo tempo, mergulhamos profundamente na Aprendizado de Máquina / Machine Learning com foco na área de Regressão de Dados.

Está curso está estruturado com os seguintes tópicos:

Introdução ao Machine Learning
Processamento de Dados
Visualização de Dados
Limpeza de Dados (Remoção de Outliers)
Padronização e Normalização de Dados
Utilização do SciKit-Learn
Trabalhando com Pipelines
Trabalhando com Grid Search
Trabalhando com Cross-Validation
Simple Linear Regression
Multiple Linear Regression
Polynomial Regression
RANSAC Regression
K-Nearest Neighbors Regression
Support Vector Machines Regression
Decision Tree Regression
Random Forest Regression
Extremely Randomized Trees Regression
Stochastic Gradient Descent Regression
Light GBM Regression
Multi-layer Perceptron Regression

Who Should Attend!

Qualquer pessoa interessada em Machine Learning.
Qualquer aluno que esteja cursando uma Faculdade e que queira iniciar uma carreira em Ciência de Dados.
Alunos que tenham no mínimo conhecimento de matemática do ensino médio e que queiram começar a aprender Machine Learning.
Qualquer analista de dados que deseja subir de nível no Machine Learning.
Qualquer pessoa que queira agregar valor aos seus negócios usando ferramentas poderosas de aprendizado de máquina.
Qualquer pessoa que não esteja satisfeita com seu trabalho e que queira se tornar um Cientista de Dados.

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