Curso online gratuitoMachine learning em Python

Duração do curso online: 13 horas e 23 minutos

Novo curso

Aprenda Machine Learning em Python com este curso gratuito. Explore classificadores, Scikit-Learn, SVM, K-NN, análise exploratória e AutoML. Comece agora na área de IA e Ciência de Dados.

Descrição do curso

O curso "Machine Learning em Python" é uma imersão extensiva de 13 horas e 23 minutos no universo do aprendizado de máquina. Este curso é a escolha perfeita para quem deseja desbravar o campo da Inteligência Artificial e Ciência de Dados, sendo direcionado principalmente a profissionais e entusiastas da área de Informática (TI).

A jornada começa com uma introdução abrangente ao conceito de Machine Learning, onde os estudantes têm a oportunidade de entender as bases e a importância deste campo crescente. A partir daí, a exploração continua com discussões sobre a necessidade de supervisão humana nos algoritmos de aprendizado, proporcionando uma visão clara das formas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado.

Para os iniciantes, o curso oferece uma intuição essencial sobre modelos de classificação, facilitando a compreensão de conceitos complexos por meio de explicações claras e acessíveis. Em seguida, os alunos dão os primeiros passos práticos com a biblioteca Scikit-Learn, uma das ferramentas mais poderosas e utilizadas no desenvolvimento de modelos de Machine Learning em Python.

As técnicas de classificação recebem um enfoque especial. O curso apresenta as Máquinas de Vetores de Suporte (SVM), detalhando como esses algoritmos podem ser utilizados para criar classificadores eficientes. Além disso, são exploradas as métricas de avaliação de classificadores, essenciais para validar a eficácia dos modelos desenvolvidos.

Outro ponto de destaque é a abordagem sobre a classificação com k-vizinhos mais próximos (K-NN). Este método, conhecido por sua simplicidade e eficiência, é explicado de forma detalhada, permitindo que os alunos compreendam e implementem essas técnicas em seus projetos.

A série "Mãos à Obra Cientista de Dados" complementa a parte introdutória com tutoriais práticos. Desde a introdução ao aprendizado de máquina do zero até a criação do primeiro modelo, os estudantes são guiados passo a passo. A codificação de variáveis categóricas e a análise exploratória de variáveis são tópicos essenciais que garantem uma base sólida para qualquer cientista de dados em formação.

As lições práticas continuam com a implementação de pipelines e a introdução à validação cruzada, técnicas cruciais para garantir a integridade e a validação robusta dos modelos. O ajuste de hiperparâmetros também é abordado, fornecendo estratégias para otimização dos modelos e melhoria dos resultados.

Por fim, o curso traz uma introdução ao AutoML com PyCaret, uma ferramenta inovadora que automatiza diversas etapas do processo de Machine Learning, permitindo que os alunos acelerem o desenvolvimento e a implementação de seus projetos de forma eficaz.

Com um conteúdo abrangente e prático, "Machine Learning em Python" é o curso ideal para quem deseja dominar o Machine Learning e se destacar no competitivo campo da Inteligência Artificial e Ciência de Dados.

Conteúdo do Curso

  • Aula em vídeo: O que é MACHINE LEARNING? Introdução ao APRENDIZADO DE MÁQUINA | Machine Learning #1

    0h12m

  • Exercício: _O que é machine learning?

  • Aula em vídeo: Algoritmos de aprendizado dependem da supervisão humana? | Machine Learning #02

    0h10m

  • Exercício: _O que são dados de treinamento em aprendizado de máquina?

  • Aula em vídeo: INTUIÇÃO sobre modelos de CLASSIFICAÇÃO | Machine Learning #03

    0h08m

  • Aula em vídeo: Primeiros passos com Scikit-Learn | Machine Learning #04

    0h14m

  • Exercício: _Qual é a função do pacote scikit-learn?

  • Aula em vídeo: CLASSIFICAÇÃO com Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) | Machine Learning #05

    0h11m

  • Exercício: _Qual é o objetivo do algoritmo SVM?

  • Aula em vídeo: Métricas de avaliação de um CLASSIFICADOR | Machine Learning #06

    0h12m

  • Aula em vídeo: CLASSIFICAÇÃO com k-vizinhos mais próximos (K-NN) | Machine Learning #07

    0h11m

  • Exercício: _O que significa KNN?

  • Aula em vídeo: Introdução ao Aprendizado de Máquina(do ZERO ao primeiro modelo)| Mãos à Obra Cientista de Dados #01

    3h25m

  • Aula em vídeo: Codificando Variáveis Categóricas para Machine Learning | Mãos à obra Cientista de Dados #02

    0h15m

  • Exercício: _Qual a diferença entre variáveis quantitativas e variáveis categóricas?

  • Aula em vídeo: Análise Exploratória de Variáveis para Machine Learning | Mãos à Obra Cientista de Dados #03

    3h57m

  • Aula em vídeo: Pipelines e Introdução à Validação Cruzada em Machine Learning | Mãos à Obra Cientista de Dados #04

    1h05m

  • Aula em vídeo: Ajuste de Hiperparâmetros em Modelos de Machine Learning | Mãos à Obra Cientista de Dados #05

    1h26m

  • Aula em vídeo: Introdução a AutoML com PyCaret | Machine Learning Automatizado | Mãos à Obra Cientista de Dados #06

    1h52m

Python

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Recursos Adicionais e Comunidade

Além dos cursos, você terá acesso a uma comunidade de entusiastas de Python, fóruns de discussão, e recursos adicionais como exercícios práticos e projetos de código aberto para testar suas novas habilidades.

Certificados de Conclusão

Muitos dos nossos cursos oferecem certificados de conclusão gratuitos, permitindo que você destaque suas habilidades em Python no seu currículo ou perfil profissional.

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Machine Learning

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Aplicações Práticas de Machine Learning

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Ferramentas e Linguagens de Programação

Domine as ferramentas e linguagens de programação essenciais para o Machine Learning, como Python, R, TensorFlow e PyTorch. Nossos cursos gratuitos oferecem tutoriais detalhados e exercícios práticos para você ganhar confiança no uso dessas tecnologias.

Python para Machine Learning

Python é a linguagem de escolha para muitos especialistas em Machine Learning. Aprenda a utilizar suas bibliotecas poderosas, como NumPy, Pandas e Scikit-learn, para desenvolver e implementar modelos de Machine Learning.

R para Análise de Dados

R é uma linguagem e ambiente de programação especialmente voltada para análise estatística e gráfica. Nossos cursos cobrem como utilizar R para realizar análises complexas de dados, um componente crucial no Machine Learning.

TensorFlow e PyTorch

TensorFlow e PyTorch são frameworks de código aberto para Deep Learning que permitem a construção e treinamento de redes neurais de forma eficiente. Aprenda a utilizá-los para acelerar o desenvolvimento de seus projetos de Machine Learning.

Conclusão

Com nossa seleção de cursos online gratuitos de Machine Learning, você está a um clique de distância de adquirir conhecimento valioso e habilidades práticas. Aproveite essa chance para se destacar em uma das áreas mais promissoras da tecnologia atual. Inicie seu aprendizado hoje mesmo e prepare-se para moldar o futuro!

Este curso gratuito inclui:

13 horas e 23 minutos de curso online em vídeo

Exercícios para treinar seus conhecimentos

Certificado digital de conclusão de curso

100% gratuito, do conteúdo ao certificado

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Este curso online só pode ser acessado pelo aplicativo Cursa. Instale o aplicativo usando o QR code ou os links abaixo:

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