Curso online gratuitoCiência de Dados

Duração do curso online: 7 horas e 46 minutos

Novo curso

Curso gratuito de Ciência de Dados da Hashtag Programação aborda desde conceitos básicos até técnicas avançadas de machine learning e análise de dados. Assista agora!

Descrição do curso

O curso "Ciência de Dados" é uma excelente oportunidade para quem deseja se inserir no fascinante universo da Inteligência Artificial e Ciência de Dados. Com uma duração de 7 horas e 46 minutos, este curso é projetado para fornecer uma base sólida e abrangente em uma das áreas mais procuradas do mercado de trabalho hoje.

A jornada de aprendizado começa com uma introdução à Ciência de Dados, onde você será apresentado aos conceitos básicos e à importância dessa área no cenário atual. Em seguida, você vai se aprofundar no universo do Pandas, uma das bibliotecas mais populares do Python para manipulação e análise de dados, entendendo seus conceitos fundamentais e aplicações práticas.

O curso também foca fortemente na Análise Exploratória de Dados, um passo crucial para qualquer projeto de ciência de dados. Este módulo possibilita entender e visualizar melhor os dados, identificando padrões e tirando insights valiosos. Você aprenderá técnicas de análise que são essenciais para qualquer cientista de dados.

O Aprendizado de Máquina para Classificação é outro tópico importante abordado. Aqui, você será introduzido aos conceitos básicos e às técnicas utilizadas para criar modelos de classificação eficazes. Além disso, o tratamento dos dados é um tópico que não poderia faltar, pois dados limpos e bem estruturados são a base de qualquer análise ou modelo preditivo bem-sucedido.

Outro destaque do curso é o módulo sobre o deploy de um modelo de aprendizado de máquinas. Neste módulo, você aprenderá como levar seu modelo do ambiente de desenvolvimento para o mundo real, tornando-o utilizável por outras aplicações e usuários.

Tópicos avançados como trabalhar com datasets desbalanceados, que é uma situação comum em projetos reais, e a limpeza de dados usando um dataset real, como os dados do Titanic, também são abordados, oferecendo uma experiência prática e aplicada.

Para enriquecer ainda mais o conteúdo, o curso oferece uma introdução a diversos algoritmos de Aprendizado de Máquina, como Regressão Linear, KNN (K-Nearest Neighbors), Regressão Logística, SVM (Support Vector Machine) e métodos de Aprendizado Não Supervisionado como o K-Means. Você aprenderá a teoria por trás desses algoritmos e verá como aplicá-los de forma prática.

Para quem possui interesse na linguagem R, o curso também oferece módulos dedicados aos primeiros passos em R e RStudio, além de abordar condicionais, estruturas de repetição e estruturas de dados na linguagem R. Esses módulos são essenciais para quem deseja diversificar suas habilidades em ciência de dados.

Este curso é ideal para iniciantes que desejam adquirir uma base sólida em Ciência de Dados, bem como para profissionais que desejam atualizar seus conhecimentos nesse campo em constante evolução. Aproveite esta oportunidade para se destacar no mercado de trabalho, adquirindo habilidades que são altamente valorizadas em diversas indústrias.

Conteúdo do Curso

  • Aula em vídeo: Curso Básico de Ciência de Dados - Aula 1 - Introdução a Ciência de Dados

    0h29m

  • Exercício: Qual das opções abaixo é um dos pilares fundamentais para o sucesso de um projeto de ciência de dados?

  • Aula em vídeo: Curso Básico de Ciência de Dados - Aula 2 - Conceitos Fundamentais do Pandas para Ciência de Dados

    0h33m

  • Exercício: Qual a principal função da biblioteca Pandas na ciência de dados?

  • Aula em vídeo: Curso Básico de Ciência de Dados - Aula 3 - A Análise Exploratória

    0h21m

  • Exercício: Qual é o principal objetivo de realizar uma análise exploratória de dados em um projeto de ciência de dados?

  • Aula em vídeo: Curso Básico de Ciência de Dados - Aula 4 - O Aprendizado de Máquina para Classificação

    0h30m

  • Exercício: Qual das opções abaixo é um exemplo de algoritmo utilizado em modelos de classificação?

  • Aula em vídeo: Curso Básico de Ciência de Dados - Aula 5 - Tratamento de Dados

    0h22m

  • Exercício: Qual das etapas a seguir é fundamental para melhorar a precisão de um modelo de classificação utilizando aprendizado de máquina?

  • Aula em vídeo: Curso Básico de Ciência de Dados - Aula 6 - Deploy de um Modelo de Aprendizado de Máquinas

    0h28m

  • Exercício: No contexto de Ciência de Dados, o que significa realizar o 'Deploy' de um modelo?

  • Aula em vídeo: Trabalhando com Datasets Desbalanceados

    0h36m

  • Exercício: Qual é uma técnica eficaz para lidar com conjuntos de dados desbalanceados, onde há uma discrepância significativa entre o número de exemplos das diferentes classes?

  • Aula em vídeo: Limpeza de Dados em um Dataset Real - Dados do Titanic

    0h27m

  • Exercício: Em um processo de limpeza de dados, qual é a principal razão para eliminar colunas de uma base de dados?

  • Aula em vídeo: A Regressão Linear - Algoritmos de Aprendizado de Máquinas

    0h31m

  • Exercício: Qual é o objetivo principal da regressão linear em problemas de ciência de dados?

  • Aula em vídeo: O KNN (K-Nearest Neighbors) - Algoritmos de Aprendizado de Máquinas

    0h30m

  • Exercício: Qual das seguintes afirmações é verdadeira sobre o algoritmo de aprendizado de máquina KNN?

  • Aula em vídeo: A Regressão Logística - Algoritmos de Aprendizado de Máquinas

    0h32m

  • Exercício: Qual é a principal função da regressão logística no contexto de um algoritmo de aprendizado de máquina?

  • Aula em vídeo: SVM (Support Vector Machine) - Algoritmos de Aprendizado de Máquinas

    0h23m

  • Exercício: O que é uma das principais características do algoritmo Suporte Vector Machine (SVM) no contexto de classificação de dados?

  • Aula em vídeo: O Aprendizado Não Supervisionado e a Base Teórica do K Means

    0h23m

  • Exercício: O que é o algoritmo K-Means e qual é seu principal objetivo dentro do aprendizado de máquina?

  • Aula em vídeo: Como Usar o K-Means para Clusterizar (Agrupar os Dados)?

    0h31m

  • Exercício: Qual é a principal função do algoritmo K-Means em aprendizado não supervisionado?

  • Aula em vídeo: Primeiros Passos em R e RStudio

    0h16m

  • Exercício: Qual é a principal diferença entre o R e o R Studio?

  • Aula em vídeo: Condicionais e Estruturas de Repetição em R [Linguagem R]

    0h25m

  • Exercício: No contexto da programação em R, qual é a importância das estruturas condicionais como IF e ELSE?

  • Aula em vídeo: Estruturas de Dados em R

    0h21m

  • Exercício: Qual é a principal característica que diferencia vetores de listas em R?

Este curso gratuito inclui:

7 horas e 46 minutos de curso online em vídeo

Exercícios para treinar seus conhecimentos

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