Python para Data Science e Machine Learning - COMPLETO
Aprenda os principais métodos de Aprendizado de Máquina, Ciência de dados e Python neste curso COMPLETO!
Publisher : Rodrigo Soares Tadewald, Pierian Data International by Jose Portilla
Course Length : 17.5 hours
Course Language : English
Description
Você está pronto para começar seu caminho para se tornar um cientista de dados?
Este curso abrangente será seu guia para aprender a usar todo o poder do Python para analisar dados, criar excelentes visualizações e usar algoritmos de Machine Learning poderosíssimos!
Foi planejado em total parceria com Jose Portilla, um dos mais experientes tutores da Udemy, com mais de 300.000 alunos ao redor do mundo inteiro.
Cientista de dados foi classificado como o trabalho número 1 no Glassdoor e o salário médio de um cientista de dados é mais de $ 120,000 nos Estados Unidos! Data Science é uma carreira gratificante que permite resolver alguns dos problemas mais interessantes do mundo! Além disso, muitas empresas no Brasil já estão começando a expandir suas áreas de data analytics.
Este curso foi concebido para principiantes com alguma experiência de programação ou desenvolvedores experientes que procuram dar um salto em direção à ciência dos dados!
Este curso abrangente é comparável a outros cursos de Ciência de dados e Machine Learning que, em alguns casos, costumam custar milhares de reais, mas agora você pode ter acesso a essas informações por uma fração do custo! Com mais de 100 aulas de vídeo em HD e notebooks de códigos detalhados para cada palestra, este é um dos cursos mais abrangentes para ciência de dados e Machine Learning na Udemy!
Aqui, apenas alguns dos tópicos estaremos aprendendo:
- Programação com Python
- NumPy com Python
- Usando DataFrames de pandas para resolver tarefas complexas
- Use pandas para lidar com arquivos Excel
- Obtenção de dados na Web com Python
- Use Matplotlib e Seaborn para visualizações de dados
- Use Plotly para visualizações interativas
Machine Learning com SciKit Learn, incluindo:
- Regressão linear
- K nearest neighbors
- K Means Clustering
- Árvores de decisão
- Florestas aleatórias
- Processamento de linguagem natural
- Suporte Máquinas Vector
- Algoritmos de sistemas de recomendação (NetFlix, Youtube, Amazon, Spotify)
- e muito, muito mais!
- Inscreva-se no curso e torne-se cientista de dados hoje!
Quais são os requisitos?
- Alguma experiência de programação
- Permissão de administrador para baixar arquivos
O que serei capaz de fazer depois deste curso?
- Use o Python para Ciência de Dados e Machine Learning
- Implementar Algoritmos de Machine Learning
- Aprenderá a usar NumPy para dados numéricos
- Aprenderá a usar Pandas para Análise de Dados
- Aprenderá a usar Matplotlib para Python Plotting
- Aprenderá a usar Seaborn para visualizações estatísticas
- Usar Plotly para visualizações dinâmicas interativas
- Usar SciKit-Learn para fazer uso das principais classes Machine Learning
- K-Means Clustering
- Support Vector Machines (SVMs)
- Regressão Logística
- Regressão linear
- Floresta aleatória e árvores de decisão
- Processamento de linguagem natural e filtros de spam
- Use Spark para Análise de Dados Grandes
Who is the target audience?
- Este público é voltado para quem deseja aprender mais sobre Machine Learning e a principal linguagem de programação voltada para análise de dados: Python.
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