Descrição da trilha

Machine Learning for Everyone

Learn machine learning even if you have no coding experience with this collection of tutorials covering supervised learning, unsupervised learning, and deep learning.

Pré-requisitos

Essa trilha não tem pré-requisitos

Curso
1
Entendendo Machine Learning
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Uma introdução ao aprendizado de máquina sem programação.
Uma introdução ao aprendizado de máquina sem programação.
Curso
2
Introdução ao Python
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Domine os fundamentos da análise de dados com Python em quatro horas e explore pacotes populares.
Domine os fundamentos da análise de dados com Python em quatro horas e explore pacotes populares.
Curso
3
Python intermediário
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Aumente o nível de suas habilidades em ciência de dados criando visualizações usando Matplotlib e manipulando DataFrames com pandas.
Aumente o nível de suas habilidades em ciência de dados criando visualizações usando Matplotlib e manipulando DataFrames com pandas.
Curso
4
Introdução a Funções em Python
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Aprenda a arte de escrever suas próprias funções em Python, além de conceitos-chave como escopo e tratamento de erros.
Aprenda a arte de escrever suas próprias funções em Python, além de conceitos-chave como escopo e tratamento de erros.
Curso
5
Caixa de ferramentas Python
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Continue aprimorando suas habilidades em ciência de dados aprendendo sobre iteradores e compreensões de listas.
Continue aprimorando suas habilidades em ciência de dados aprendendo sobre iteradores e compreensões de listas.
Curso
6
Pensamento Estatístico em Python (Parte 1)
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Construa a base que você precisa para pensar estatisticamente e falar a linguagem dos seus dados.
Construa a base que você precisa para pensar estatisticamente e falar a linguagem dos seus dados.
Curso
8
Unsupervised Learning em Python
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Aprenda a agrupar, transformar, visualizar e extrair insights de dados não rotulados com scikit-learn e SciPy.
Aprenda a agrupar, transformar, visualizar e extrair insights de dados não rotulados com scikit-learn e SciPy.
Curso
9
Classificadores Lineares em Python
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Neste curso, você aprenderá os detalhes dos classificadores lineares, como regressão logística e SVM.
Neste curso, você aprenderá os detalhes dos classificadores lineares, como regressão logística e SVM.
Curso
10
Aprendizado de máquina com modelos baseados em árvores em Python
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Neste curso, você aprenderá a usar modelos baseados em árvores e conjuntos para regressão e classificação usando o scikit-learn.
Neste curso, você aprenderá a usar modelos baseados em árvores e conjuntos para regressão e classificação usando o scikit-learn.
Curso
11
Extreme Gradient Boosting com XGBoost
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Aprenda os fundamentos do gradient boosting e crie modelos de ML de ponta com XGBoost para classificação e regressão.
Aprenda os fundamentos do gradient boosting e crie modelos de ML de ponta com XGBoost para classificação e regressão.
Curso
12
Análise de cluster em Python
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Conheça o aprendizado não supervisionado por meio de técnicas como agrupamento hierárquico e k-means usando a biblioteca SciPy.
Conheça o aprendizado não supervisionado por meio de técnicas como agrupamento hierárquico e k-means usando a biblioteca SciPy.
Curso
13
Redução de Dimensionalidade em Python
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Entenda o conceito de redução de dimensionalidade nos seus dados e domine as técnicas para fazer isso no Python.
Entenda o conceito de redução de dimensionalidade nos seus dados e domine as técnicas para fazer isso no Python.
Curso
14
Pré-processamento para Machine Learning em Python
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Saiba como limpar e preparar seus dados para o machine learning!
Saiba como limpar e preparar seus dados para o machine learning!
Curso
15
Machine Learning para dados de séries temporais em Python
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Este curso se concentra na engenharia de recursos e no machine learning para dados de séries temporais.
Este curso se concentra na engenharia de recursos e no machine learning para dados de séries temporais.
Curso
16
Feature Engineering for Machine Learning in Python
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Crie novos atributos para melhorar o desempenho dos seus modelos de aprendizado de máquina.
Crie novos atributos para melhorar o desempenho dos seus modelos de aprendizado de máquina.
Curso
17
Validação de Modelos em Python
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Aprenda o básico sobre validação de modelos, técnicas de validação e comece a criar modelos validados e de alto desempenho.
Aprenda o básico sobre validação de modelos, técnicas de validação e comece a criar modelos validados e de alto desempenho.
Curso
19
Feature Engineering para NLP em Python
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Aprenda técnicas para extrair informações de textos e processá-las em um formato adequado para aprendizado de máquina.
Aprenda técnicas para extrair informações de textos e processá-las em um formato adequado para aprendizado de máquina.
Curso
20
Introdução ao TensorFlow em Python
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Aprenda os fundamentos das redes neurais e como criar modelos de aprendizado profundo usando TensorFlow.
Aprenda os fundamentos das redes neurais e como criar modelos de aprendizado profundo usando TensorFlow.
Curso
21
Introdução a Deep Learning em Python
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Aprenda os fundamentos das redes neurais e como criar modelos de aprendizado profundo usando o Keras 2.0 em Python.
Aprenda os fundamentos das redes neurais e como criar modelos de aprendizado profundo usando o Keras 2.0 em Python.
Curso
22
Introdução ao Deep Learning com Keras
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Comece a desenvolver modelos de aprendizado profundo usando Keras.
Comece a desenvolver modelos de aprendizado profundo usando Keras.
Curso
23
Aprendizado profundo avançado com Keras
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Aprenda a criar modelos de aprendizado profundo com o Keras.
Aprenda a criar modelos de aprendizado profundo com o Keras.
Curso
24
Processamento de Imagens em Python
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Aprenda a processar, transformar e manipular imagens conforme suas necessidades.
Aprenda a processar, transformar e manipular imagens conforme suas necessidades.
Curso
25
Modelagem de imagens com Keras
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Aprenda a fazer análise de imagens usando Keras com Python, construindo, treinando e avaliando redes neurais convolucionais.
Aprenda a fazer análise de imagens usando Keras com Python, construindo, treinando e avaliando redes neurais convolucionais.
Curso
26
Ajuste de Hiperparâmetros em Python
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Aprenda técnicas para ajuste automatizado de hiperparâmetros em Python, incluindo Grid, Random e Informed Search.
Aprenda técnicas para ajuste automatizado de hiperparâmetros em Python, incluindo Grid, Random e Informed Search.
Curso
27
Fundamentos do PySpark
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Aprenda a implementar o gerenciamento de dados distribuídos e o machine learning no Spark usando o pacote PySpark.
Aprenda a implementar o gerenciamento de dados distribuídos e o machine learning no Spark usando o pacote PySpark.
Curso
28
Machine learning com PySpark
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Faça previsões a partir de dados com o Apache Spark, usando árvores de decisão, regressão logística, regressão linear, conjuntos e pipelines.
Faça previsões a partir de dados com o Apache Spark, usando árvores de decisão, regressão logística, regressão linear, conjuntos e pipelines.
Curso
29
Vencendo uma competição do Kaggle em Python
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Aprenda como participar e vencer competições no Kaggle.
Aprenda como participar e vencer competições no Kaggle.