Descrição
Descrição:
Fundamentos da linguagem de programação Python , que é a principal base de linguagem para a aplicação da ciência de dados
Estudo das principais funcionalidades da biblioteca Pandas , que é a principal biblioteca de manipulação de dados da Data Science
Estudo das principais funcionalidades da biblioteca Numpy , que é a principal biblioteca de manipulação de operações matemáticas
Estudo das principais bibliotecas de Visualização de Dados : Matplotlib e Seaborn
Manipulando TimeSeries, que são os tipos usados em datas e horas
Redução de Dimensões com PCA e TSNE
Estatística para Data Science.
Machine Learning , com teoria e aplicação prática de estratégias básicas e avançadas
Intuição e aplicação dos seguintes modelos preditivos:
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Linear_Regression (Regressão Linear)
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Logistic_Regression (Regressão Lógica)
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Decision_Tree (Árvore de Decisão)
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Random_Forest (Floresta Aleatória)
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Stochastic_Gradient_Descent (SGD)
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Support_Vector_Machine (SVM)
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AdaBoost
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Gradient_Boost (Impulsionamento Gradiente)
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K-Means_Clustering – (K-Médias de Grupos)
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K-Nearest_Neighbors (KNN)
PROJETO: Predição da Idade dos Passageiros do Titanic (Regressão Linear)
PROJETO: Classificação de sobrevivência dos passageiros do Titanic (Classificação)
PROJETO: Análise de Sentimentos de Frases do Twitter (Processamento de Linguagem Natural – PLN)
PROJETO: Funcionamento e uso do modelo de detecção e classificação de objetos em imagens e vídeos YOLO (Visão Computacional)
PROJETO: Segregando Clientes por Padrões de Compras (Clustering)
PROJETO: Táxi Auto-Dirigível (Aprendizagem Reinforçada)
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