Machine Learning para Competições Kaggle - Curso 2

🎓 Machine Learning para Competições Kaggle - Curso Completo 🚀

🔥 Série Introductória: Aprenda passo a passo como trabalhar com bases de dados de agrupamento e associação voltados a desafios reais no Python. Este curso é a ponte entre o conhecimento adquirido em cursos iniciais e as habilidades avançadas necessárias para resolver problemas reais encontrados nas competições de Ciência de Dados na Kaggle, que são muito próximas das situações que você enfrentará no mercado de trabalho.

🎯 Objetivo do Curso: O foco deste curso é preencher a lacuna na formação dos cientistas de dados, guiando-o pelas etapas essenciais para abordar os desafios em competições como a Kaggle. Acompanhando o entendimento desse processo, você estará bem preparado para desenvolver melhorias e começar sua jornada rumo ao topo dos rankings.

📊 Foco Principal: Vamos mergulhar em duas das principais tarefas da aprendizagem de máquina não supervisionada:

• Agrupamento: Utilizaremos a base de dados do jogo FIFA Soccer 2019 para criar perfis técnicos dos jogadores e investigaremos as relações entre estes perfis e as posições originais usando o algoritmo k-means com a biblioteca sklearn.
• Associação: Exploraremos o conjunto de dados Instacart Market Basket Analysis, que contém mais de 3 milhões de transações, para gerar regras de associação e entender padrões de compra com base em hábitos diários e associações de produtos. Vamos aplicar duas abordagens: primeiramente usando a biblioteca apyori e, como desafio extra, implementando do zero o algoritmo apriori no Python.

👨‍💻 Metodologia: Todos os códigos serão desenvolvidos utilizando a linguagem Python no ambiente interativo Google Colab. A abordagem será detalhada, linha por linha, para garantir que você compreenda todas as análises necessárias para participar e ter sucesso em competições como essas na Kaggle.

Conteúdo Detalhado:

• Exploração e Tratamento de Dados: Aprenda a preparar e manipular dados complexos, garantindo que estejam prontos para análise e modelagem.
• Escolha de Abordagem de Solução: Identifique as melhores técnicas para cada problema de aprendizagem de máquina não supervisionada.
• Construção de Modelos: Desenvolvva modelos robustos e eficazes para resolver problemas específicos.
• Treinamento, Validação e Teste: Aprenda a avaliar o desempenho dos seus modelos e otimizá-los para melhores resultados.

📆 Horário de Ensino: Este curso é projetado para ser flexível, permitindo que você aprenda no seu próprio ritmo, com acompanhamento e suporte sempre disponíveis para ajudar no seu desenvolvimento como competidor em desafios de Ciência de Dados.

🚀 Prepare-se para Desbravar as Competições de Kaggle! 🏆 Se você está pronto para mergulhar em projetos reais e aprimorar suas habilidades em aprendizagem de máquina, este curso é a sua chave para abrir as portas dos desafios de Kaggle. Inscreva-se agora e transforme seus conhecimentos em vitórias no mundo das competições de Ciência de Dados! 🌟