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Python A-Z™: Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina

Visão Geral do Curso

Python A-Z™: Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina é o curso mais abrangente, mais vendido e mais bem avaliado da plataforma. Com 140 exercícios, você terá a oportunidade de praticar e reforçar o que aprendeu. Este curso abrange todas as habilidades necessárias para se tornar um cientista de dados, desde o nível iniciante até o avançado, com aplicações da vida real ensinadas por um profissional experiente do setor. Você aprenderá programação em Python do zero ao nível avançado, compreendendo o "o quê" e o "porquê" por trás dela. O conteúdo do curso é projetado com cenários do mundo real e tem como objetivo levar iniciantes a um nível avançado. Os tópicos abordados incluem Programação em Python, Literacia de Dados, Manipulação de Dados, Análise Exploratória de Dados, Visualização de Dados, Estatística para Ciência de Dados, Pré-processamento de Dados, Aprendizado de Máquina, Análise de Big Data, Processamento de Linguagem Natural e Mineração de Texto, Análise do Twitter, Bancos de Dados e SQL (Sqlite) e Gerenciamento de Projetos de Ciência de Dados.

O que você aprenderá

Ao fazer este curso, você irá: - Aprender programação em Python, compreendendo o "o quê" e o "porquê" por trás dela - Obter uma perspectiva ampla sobre ciência de dados e aprendizado de máquina - Ser capaz de realizar análise de big data e aplicativos de aprendizado de máquina com Python - Aprender técnicas de otimização específicas para algoritmos e reforçar conceitos de aprendizado de máquina - Adquirir habilidades de interpretação analítica por meio de análise exploratória de dados e técnicas de visualização de dados - Aprender a escrever consultas usando SQL e entender sistemas de banco de dados - Desenvolver um modelo de análise de sentimento e classificação de texto usando aprendizado de máquina - Compreender a importância da estatística e suas aplicações na ciência de dados - Explorar o mundo emocionante da análise do Twitter - Aprender as etapas fundamentais da mineração de texto e aplicá-las aos seus próprios problemas - Ter consciência da resolução de problemas em contextos empresariais - Aprender gerenciamento de projetos de ciência de dados e estar pronto para o mundo profissional - Preparar dados para modelagem por meio do pré-processamento de dados.