Machine Learning e Data Science com Python de A à Z

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O que você aprenderá

Tenha uma base teórica sólida sobre os principais algoritmos de Machine Learning

Utilize as bibliotecas numpy, sklearn e pandas aplicado em Data Science e Machine Learning

Aprenda na teoria e na prática sobre os algoritmos de Machine Learning para classificação, regressão, regras de associação e agrupamento

Aprenda a realizar o pré-processamento em bases de dados com pandas e sklearn

Entenda como funcionam as técnicas para redução de dimensionalidade PCA, KernelPCA e LDA

Aprenda a avaliar os algoritmos de Machine Learning usando estatística

Aprenda a detectar outliers em bases de dados

Crie classificadores para prever se uma pessoa pagará ou não pagará um empréstimo

Crie classificadores para prever o salário de uma pessoa baseado em seus dados pessoais

Aprenda como vários conceitos da estatística estão relacionados com Machine Learning, como por exemplo: correlação, covariância, testes de hipóteses e distribuição normal

Implemente algoritmos de regressão para prever o preço de casas e o preço de planos de saúde

Implemente o algoritmo Apriori para descobrir regras de associação em bases de dados de mercados

Agrupe os clientes de um banco utilizando dados sobre o uso do cartão de crédito

Utilize aprendizagem por reforço para ensinar um simulador de táxi interagir com o passageiro

Implemente um classificador de sentimentos em textos utilizando a biblioteca spaCy

Implemente detecção de faces, reconhecimento facial e rastreamento de objetos da área da Visão Computacional

Implemente técnicas de seleção de atributos para descobrir os campos mais importantes em uma base de dados

Implemente técnicas de subamostragem e sobreamostragem para tratar bases de dados desbalanceadas

Utilize o algoritmo ARIMA e o Facebook Prophet para previsões futuras dos número de passageiros em empresas aéreas e também a previsão do número de visitantes em uma página web

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