Curso de Ciência de Dados

Conheça as habilidades essenciais de um cientista de dados na prática com a execução de um projeto de machine learning!
4.33 (26 reviews)
Udemy
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Português
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Data Science
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Curso de Ciência de Dados
123
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2.5 hours
content
Jul 2019
last update
$29.99
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Why take this course?

🚀 Curso de Ciência de Dados: Conheça as Habilidades Essenciais com Machine Learning!

🧐 Sobre o Curso: Neste curso introdutório, você irá mergulhar no universo fascinante da Ciência de Dados (Data Science) e aprender a aplicar técnicas avançadas de Machine Learning com modelos de árvores de decisão. Com uma abordagem prática, você desfrutará de atividades hands-on que o prepararão para entender e implementar soluções realistas em projetos de dados.

🎓 Quem é o Instrutor:

  • Alpha Channel: Com uma trajetória sólida na área de Ciência de Dados, Alpha Channel é um instrutor experiente e apaixonado que tem a missão de transformar datistas iniciantes em especialistas capazes de extrair insights valiosos a partir de grandes conjuntos de dados.

Conteúdo Programático:

  • Introdução à Ciência de Dados: Explore o mundo da ciência de dados e suas diversas aplicações, desde análises predictivas até personalização de recomendações.

    • Compreender a importância da ciência de dados no mundo moderno.
    • Identificar os desafios e as oportunidades que a ciência de dados oferece.
  • Python Programming: Domine a linguagem de programação Python, uma das ferramentas essenciais para qualquer cientista de dados.

    • Entender a sintaxe básica e os conceitos fundamentais do Python.
    • Aplicar melhores práticas de codificação em projetos de dados.
  • Projeto Prático: Previsão de Preços de Carros: Coloque em prática o que aprendeu ao longo do curso ao prever preços de carros com base nas suas características.

    • Coletar e preparar dados para análise.
    • Implementar modelos de árvores de decisão para fazer previsões precisas.
    • Avaliar a performance dos modelos através de métricas adequadas.
  • Tratamento de Dados com Pandas: Ganhe habilidades práticas no tratamento e análise de dados utilizando a biblioteca Pandas, uma poderosa ferramenta para manipulação de dados em Python.

    • Realizar o upload de dados de diferentes fontes.
    • Limpar e preparar dados para análise e modelagem.
    • Analisar e visualizar dados para compreender tendências e padrões.
  • Machine Learning com Scikit-Learn: Aprenda a criar, treinar e aplicar modelos de Machine Learning usando a biblioteca Scikit-Learn, uma conexão Python para "scikits" de aprendizado de máquina.

    • Entender os conceitos básicos de Machine Learning.
    • Treinar modelos de árvores de decisão utilizando conjuntos de dados reais.
    • Valider e testar modelos para garantir a sua confiabilidade e precisão.

🔍 O que Aprenderá:

  • As fundamentais habilidades de um cientista de dados, desde a coleta e preparação de dados até a implementação de modelos avançados.
  • Como utilizar as bibliotecas Python Pandas e Scikit-Learn para realizar análises e previsões.
  • A importância das árvores de decisão na construção de modelos de Machine Learning e como aplicá-las em problemas concretos.

💡 Por que Escolher Este Curso?

  • Entender a ciência de dados sob uma perspectiva prática e aplicada, com foco no aprendizado prático e na resolução de problemas reais.
  • Acesso ao conteúdo gravado e ao material didático que você pode consultar a qualquer momento.
  • Interaja com colegas e o próprio instructor, trocando ideias e soluções para problemas de dados em tempo real.

🎓 Inscreva-se Agora e Transforme Dados em Histórias Valiosas!

Este curso é perfeito para você se:

  • Está começando sua jornada na área de Ciência de Dados.
  • Deseja aprimorar suas habilidades em Python e Machine Learning.
  • Busca entender como transformar grandes volumes de dados em decisões estratégicas e previsões precisas.

🔥 Não Perca a Chance de Ser um Especialista em Ciência de Dados! Inscreva-se hoje mesmo e prepare-se para embarcar em uma carreira promissora no mundo da análise de dados e do Machine Learning.

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22/07/2019
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23/11/2019
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