Curso online gratuitoCiência de Dados

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.