Apostila Python Machine Learning - Formação ADS

Este ebook é um guia prático para iniciantes em Machine Learning (ML) com Python, dividido em 7 lições. O material aborda os fundamentos de ML, o ciclo de vida de um projeto e a aplicação das principais bibliotecas como NumPy, Pandas e Scikit-learn. Inclui também um projeto prático de previsão de preços de imóveis, com códigos comentados e explicações didáticas, preparando o leitor para projetos reais e o uso de ferramentas profissionais.

Principais tópicos:

- Fundamentos de ML: Tipos de aprendizado (supervisionado, não supervisionado).

- Ferramentas Essenciais: Bibliotecas Python (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn).

- Processamento de Dados: Limpeza, normalização, padronização e feature engineering.

- Algoritmos: Regressão linear, regressão logística e K-means.

- Avaliação de Modelos: Métricas de desempenho, overfitting e validação cruzada.

- Projeto prático: Previsão do preço de imóveis.

- Próximos passos: Ferramentas e tópicos avançados (Jupyter Notebook, Google Colab, Hugging Face).