Curso
Machine Learning for Business
BásicoNível de habilidade
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Experimentar DataCamp for BusinessDescrição do curso
Aprenda os conceitos básicos de aprendizado de máquina
Este curso apresentará os principais elementos do aprendizado de máquina para os líderes de negócios. Vamos nos concentrar nos principais insights e nas práticas básicas de como estruturar questões comerciais como projetos de modelagem com as equipes de aprendizado de máquina.
Mergulhe nas especificidades do modelo
Você entenderá os diferentes tipos de modelos, que tipo de perguntas comerciais eles ajudam a responder ou que tipo de oportunidades eles podem descobrir, além de aprender a identificar situações em que o aprendizado de máquina NÃO deve ser aplicado, o que é igualmente importante. Você entenderá a diferença entre inferência e previsão, prevendo probabilidade e valores, e como o uso do aprendizado não supervisionado pode ajudar a criar uma estratégia significativa de segmentação de clientes.
Pré-requisitos
Não há pré-requisitos para esse curso1
Machine learning and data use cases
Machine learning is used in many different industries and fields. It can fundamentally improve the business if applied correctly. This chapter outlines machine learning use cases, job roles and how they fit in the data needs pyramid.
2
Machine learning types
This chapter overviews different machine learning types. We will look into differences between causal and prediction models, explore supervised and unsupervised learning, and finally understand the sub-types of supervised learning: classification and regression.
3
Business requirements and model design
This chapter reviews key steps in scoping out business requirements, identifying and sizing machine learning opportunities, assessing the model performance, and identifying any performance risks in the process.
4
Managing machine learning projects
This chapter will look into the best and worst practices of managing machine learning projects. We will identify most common machine learning mistakes, learn how to manage communication between the business and ML teams and finally address the challenges when deploying machine learning models to production.
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