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Feature Engineering for Machine Learning in Python
- IntermediárioNível de habilidade
- 4.8+
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Crie novos atributos para melhorar o desempenho dos seus modelos de aprendizado de máquina.
Machine learning
Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
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Crie novos atributos para melhorar o desempenho dos seus modelos de aprendizado de máquina.
Machine learning
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Este curso se concentra na engenharia de recursos e no machine learning para dados de séries temporais.
Machine learning
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Mergulhe no mundo do aprendizado de máquina e descubra como projetar, treinar e implantar modelos completos.
Machine learning
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Desenvolva suas habilidades em OOP com descritores, herança multinível e classes base abstratas!
Desenvolvimento de software
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Neste curso de quatro horas, você aprenderá os fundamentos da análise de dados de séries temporais em Python.
Probabilidade e estatística
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Aprenda o básico sobre validação de modelos, técnicas de validação e comece a criar modelos validados e de alto desempenho.
Machine learning
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Aprenda a criar pacotes Python para tornar seu código mais fácil de usar e compartilhar com outras pessoas.
Desenvolvimento de software
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Aprenda sobre manipulação de strings e domine o uso de expressões regulares.
Desenvolvimento de software
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Crie visualizações de dados interativas no Python usando o Plotly.
Visualização de dados
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Aprenda a implementar estratégias de trading personalizadas no Python, testá-las e avaliar seu desempenho.
Finanças aplicadas
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Comece a desenvolver modelos de aprendizado profundo usando Keras.
Inteligência artificial
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Saiba como preparar dados de solicitação de crédito, aplicar ML e regras de negócios para reduzir riscos e garantir a lucratividade.
Finanças aplicadas
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Desenvolva suas habilidades com pandas e responda a perguntas de marketing combinando, dividindo, visualizando e muito mais!
Análise exploratória de dados
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Conheça o aprendizado não supervisionado por meio de técnicas como agrupamento hierárquico e k-means usando a biblioteca SciPy.
Machine learning
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Aprenda técnicas para ajuste automatizado de hiperparâmetros em Python, incluindo Grid, Random e Informed Search.
Machine learning
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Aprenda técnicas fundamentais de processamento de linguagem natural usando Python e como aplicá-las para extrair insights de dados de texto do mundo real.
Machine learning
Curso
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Machine learning
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Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
Probabilidade e estatística
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Descubra se clientes estão satisfeitos ou insatisfeitos aprendendo a realizar uma análise de sentimento ponta a ponta.
Machine learning
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Neste curso, você vai aprender o básico sobre bancos de dados relacionais e como interagir com eles.
Manipulação de dados
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Aprenda técnicas para extrair informações de textos e processá-las em um formato adequado para aprendizado de máquina.
Machine learning
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Entenda o conceito de redução de dimensionalidade nos seus dados e domine as técnicas para fazer isso no Python.
Machine learning
Curso
Aprenda a criar painéis interativos e cheios de insights com o Dash e o Plotly.
Visualização de dados
Curso
Use as sofisticadas ferramentas de visualização do Seaborn para criar visualizações bonitas e informativas com facilidade.
Visualização de dados
Curso
Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
Finanças aplicadas
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Reorganize DataFrame de um formato amplo para um formato longo, empilhe e desempilhe linhas e colunas e organize DataFrame com vários índices.
Manipulação de dados
Curso
Aprenda a criar agentes inteligentes que raciocinam, agem e resolvem tarefas do mundo real usando Python.
Inteligência artificial
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Prepare-se para suas próximas entrevistas de programação em Python.
Desenvolvimento de software
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Construa a base que você precisa para pensar estatisticamente e falar a linguagem dos seus dados.
Probabilidade e estatística
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Aprenda os fundamentos de explorar, manipular e medir dados de imagens biomédicas.
Manipulação de dados
A ciência de dados é uma área de especialização focada em obter informações a partir de dados. Usando habilidades de programação, métodos científicos, algoritmos e muito mais, os cientistas de dados analisam os dados para obter informações úteis.
Você precisará aprender uma linguagem de programação como Python ou R e dominar os princípios de matemática e estatística. O conhecimento de métodos de análise de dados e ferramentas de ciência de dados também é essencial. Há muitas maneiras de aprender ciência de dados. Além dos meios formais de educação, como um obter um diploma ou fazer um curso universitário, existem muitos outros recursos para ajudar você a aprender no seu próprio ritmo. Além de cursos e tutoriais on-line, há livros, vídeos e muito mais.
Além de conhecimentos de matemática e estatística, os cientistas de dados precisam de habilidades de programação em linguagens como Python, R e SQL. A ciência de dados também exige a capacidade de trabalhar com grandes conjuntos de dados, conhecimento de visualização de dados, manipulação de dados e gerenciamento de banco de dados. Habilidades em machine learning e aprendizagem profunda também podem ser úteis.
Em nível profissional, quase todos os setores podem usar a ciência de dados em algum grau. As organizações de saúde usam a ciência de dados para detectar e curar doenças, enquanto as empresas financeiras a utilizam para detectar e evitar fraudes. Setores de todos os tipos usam a ciência de dados no marketing, como para criar sistemas de recomendação e analisar a rotatividade de clientes.
Sim, a ciência de dados está entre os setores que mais crescem nos EUA e no mundo. É também uma das carreiras mais bem pagas que existem. De acordo com dados da Payscale, os cientistas de dados experientes ganham em média US$ 97,609 e têm um índice de satisfação de quatro em cinco estrelas nos EUA.
Há alguns aspectos a serem considerados aqui. Em primeiro lugar, os cursos de ciência de dados podem ser competitivos, geralmente exigindo notas consistentemente altas. Da mesma forma, muitas das habilidades necessárias para a ciência de dados exigem muito estudo e paciência. Pode levar vários meses para dominar todos os fundamentos necessários, bem como muita experiência prática para garantir um cargo de nível inicial.
Sim, você precisará de alguma experiência em programação em linguagens como Python, R, SQL, Java e C/C++. No entanto, devido à sua sintaxe relativamente simples, o Python costuma ser a opção preferida de quem está iniciando.
Para uma pessoa sem experiência anterior em programação e/ou formação em matemática, geralmente leva de 7 a 12 meses de estudos intensivos para alcançar o nível de um cientista de dados iniciante. Mas é importante lembrar que aprender apenas a base teórica da ciência de dados pode não ser suficiente para se tornar um verdadeiro cientista de dados.
Depois de dominar os fundamentos da ciência de dados, você pode se especializar em diversas áreas, como machine learning, inteligência artificial, análise de Big Data, business intelligence e análise, mineração de dados e várias outras.
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