Curso online gratuitoMachine learning em Python

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.