Machine Learning - Do zero ao um

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Você é um profissional de TI e quer aprender Machine Learning?

Este curso foi feito pensando em você:

-Linguagem fácil e corporativa (ao invés de complexa e acadêmica)

-Exemplos didáticos e de fácil compreensão (ao invés de começar pelo mais complexo)

-O "caminho das pedras" desenhado para sua evolução (ao invés de ter que se decidir entre dezenas de tecnologias diferentes)

-Conceitos+Prática (ao invés de apenas uma coisa ou outra)

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  1. Advantages
  2. Details
  3. Content

1. Conceitos gerais de Machine Learning e Big Data

1.1 O que é

1.2 Um pouco de histórico

1.3 Trending topics

1.4 Futuro

2. Análise exploratória de dados

2.1 Dados faltantes

2.2 Dados discrepantes

2.3 Correlação

2.4 Distribuição de dados

3. Feature Engineering

3.1 Normalização

3.2 Redução de dimensionalidade

3.3 Enriquecimento

3.4 Criação de features

4. Modelagem

4.1 Regressão Linear

4.2 Regressão Logística

4.3 Árvore de Decisão

4.4 Florestas Aleatórias

4.5 Redes Neurais

5. Métricas de avaliação de modelos

5.1 Métricas de regressão

5.2 Métricas de classificação

6. Exercícios práticos (usando Python e Jupyter Notebook):

6.1 Análise exploratória de dados

6.2 Feature Engineering

6.3 Modelagem (Regressão e Classificação)

6.4 Métricas de avaliação de modelos

7. Laboratório Prático

71. Laboratório com Jupyter Notebook

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7-day warranty
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Safe payments
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