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Cientista de machine learning Em Python
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Descrição da Trilha
Cientista de machine learning Em Python
Domine as habilidades essenciais de Python para machine learning
Comece sua jornada para se tornar um cientista de machine learning com este abrangente programa Python. Obtenha experiência prática com técnicas de aprendizagem supervisionada, não supervisionada e profunda à medida que você trabalha com conjuntos de dados do mundo real. Ao final deste programa, você terá a confiança e as habilidades para lidar com problemas complexos de machine learning e criar modelos preditivos avançados.Do básico do Python ao machine learning avançado
Não importa se você é novato em Python ou um programador experiente, este programa tem tudo o que você precisa. Você começará aprendendo os fundamentos da programação em Python e avançará rapidamente para conceitos avançados de machine learning. O currículo cuidadosamente selecionado inclui:- Aprendizagem supervisionada com o scikit-learn
- Técnicas de aprendizado não supervisionado, como agrupamento e redução de dimensionalidade
- Classificadores lineares e modelos baseados em árvores
- Aumento de gradiente com o XGBoost
- Engenharia de recursos e pré-processamento para machine learning
- Análise e previsão de séries temporais
- Processamento de linguagem natural com o spaCy
- Aprendizagem profunda com PyTorch
- Machine learning distribuído com o PySpark
Aprendizagem prática com projetos do mundo real
Aplique suas habilidades em projetos práticos que refletem os desafios enfrentados pelos cientistas de machine learning no setor. Você trabalhará com diversos conjuntos de dados, desde o comportamento do cliente até dados de imagem e texto, para resolver problemas do mundo real. Por meio de modelagem preditiva para a agricultura, agrupamento de espécies de pinguins da Antártica e previsão de duração de aluguel de filmes, você ganhará experiência prática ao lidar com tarefas complexas de machine learning. Além disso, você explorará estratégias para se destacar nas competições da Kaggle, refinando sua capacidade de desenvolver modelos de alto desempenho. Esses projetos ajudarão você a criar um portfólio atraente para mostrar sua experiência em machine learning a possíveis empregadores.Prepare-se para o trabalho com habilidades sob demanda
O machine learning é uma das habilidades mais procuradas no mercado de trabalho atual. Ao concluir este programa, você estará bem preparado para:- Candidate-se a cargos de cientista de machine learning em todos os setores
- Colaborar com as equipes de ciência de dados para resolver problemas complexos
- Participar de competições e hackathons da Kaggle
- Buscar especialização adicional em áreas como PNL, visão computacional ou big data
Por que Python para machine learning?
O Python se tornou a linguagem preferida para machine learning devido à sua simplicidade, versatilidade e amplo ecossistema de bibliotecas poderosas. Com ferramentas como scikit-learn, PyTorch e PySpark, o Python permite que você implemente algoritmos de machine learning com eficiência e os dimensione para lidar com grandes conjuntos de dados. Se você dominar o Python para machine learning, terá um mundo de oportunidades nesse campo em rápido crescimento.Desbloqueie seu potencial como cientista de machine learning
Você está pronto para dar o primeiro passo rumo a uma carreira gratificante em machine learning? Inscreva-se hoje mesmo no programa Cientista de Machine Learning em Python e adquira as habilidades e a confiança para enfrentar os desafios de machine learning do mundo real. Com instruções de especialistas, projetos práticos e uma comunidade de aprendizagem solidária, você estará no caminho certo para se tornar um cientista de machine learning.Pré-requisitos
Não há pré-requisitos para esta faixaCourse
Aprimore suas habilidades em aprendizado de máquina com scikit-learn e dados reais. Aprenda a fazer previsões poderosas em Python!
Project
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
Course
Saiba como agrupar, transformar, visualizar e extrair insights de conjuntos de dados não rotulados usando o scikit-learn e o scipy.
Project
Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering
Course
Neste curso, você aprenderá os detalhes dos classificadores lineares, como regressão logística e SVM.
Course
Neste curso, você aprenderá a usar modelos baseados em árvores e conjuntos para regressão e classificação usando o scikit-learn.
Project
Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.
Course
Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.
Course
Conheça o aprendizado não supervisionado por meio de técnicas como agrupamento hierárquico e k-means usando a biblioteca SciPy.
Course
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.
Course
Saiba como limpar e preparar seus dados para o machine learning!
Course
Este curso se concentra na engenharia de recursos e no machine learning para dados de séries temporais.
Course
Create new features to improve the performance of your Machine Learning models.
Course
Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.
Course
Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.
Skill Assessment
Course
Aprenda técnicas fundamentais de processamento de linguagem natural usando Python e como aplicá-las para extrair insights de dados de texto do mundo real.
Course
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Course
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.
Course
Crie sua primeira rede neural no PyTorch, ajuste hiperparâmetros e trabalhe com tarefas de classificação e regressão.
Course
Conheça as principais arquiteturas de aprendizagem profunda, como CNNs, RNNs, LSTMs e GRUs, para modelar imagens e dados sequenciais.
Course
Aprenda a processar, transformar e manipular imagens conforme suas necessidades.
Course
Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!
Course
Faça previsões a partir de dados com o Apache Spark, usando árvores de decisão, regressão logística, regressão linear, conjuntos e pipelines.
Course
Learn how to approach and win competitions on Kaggle.
Concluída
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