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Curso de A-Z™ | Data Science with R Programming

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Preço:
Preço promocionalR$ 39,90 Preço normalR$ 127,00

Descrição

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A-Z™ | Ciência de Dados com Programação R

Aprenda programação R, aprendizado de máquina e conceitos de ciência de dados aplicando-os agora:

Programação R A-Z™

Em nosso curso, você aprenderá aplicando projetos práticos de aprendizado de máquina e outros projetos/etapas analíticas, como: 1 - Previsão de Preço de Casas 2 - Previsão de Avaliação Usando Dados de Carros 3 - Previsão de Vendas de Produtos de Seguros 4 - Previsão de Sobreviventes do Desastre do Titanic 5 - Análise e Segmentação de Clientes com Pontuação RFM 6 - Análise de Cesta e Sistemas de Recomendação com Análise de Regras de Associação 7 - Processos de Visualização e Preparação de Dados para Todos os Dados Primeiro, em nosso curso, começaremos com uma Introdução à Programação. Após adquirir habilidades gerais de programação, passaremos para os Fundamentos da Programação R na próxima seção. Depois de aprendermos essas seções, trabalharemos com Matrizes e Data Frames. Após completar nossas atribuições, aprenderemos visualização de dados aplicada na seção de Visualização. Em seguida, mergulharemos no Aprendizado de Máquina e discutiremos Regressão, Árvores de Decisão, k-Vizinhos Mais Próximos, algoritmos k-Means e Redes Neurais Artificiais, e aprenderemos através de aprendizado prático baseado em projetos com dados reais. Em nossa seção de Análise de Regras de Associação, aplicaremos o algoritmo Apriori e discutiremos o mundo dos sistemas de recomendação. Além disso, você pode encontrar informações sobre Análise de Clientes em nosso curso. O conhecimento de análise de clientes é essencial para um cientista de dados. Também fornecemos informações sobre pontuação RFM, que é parte das aplicações de análise de clientes. Ao lado dos projetos práticos que realizamos ao longo do curso, temos dois projetos adicionais de ciência de dados aplicada de ponta a ponta na seção final. Esta seção será um resumo do que aprendemos ao longo do curso, além de adicionar novos conhecimentos. Vamos explorar nossos dados preenchendo células ausentes, visualizando-os, criando novos recursos e, finalmente, criando um modelo de previsão usando outro algoritmo de Aprendizado de Máquina chamado Random Forest. Dessa forma, teremos aplicado as etapas de um projeto de ciência de dados do início ao fim. Em nosso outro projeto, mergulharemos no campo da análise de clientes usando o método de pontuação RFM. Estarei disponível 24/7 para responder suas perguntas na seção de Perguntas e Respostas. Suas perguntas serão respondidas durante o dia e, se surgir uma pergunta frequente, uma aula em vídeo relacionada ao tópico será adicionada. As atualizações continuarão regularmente, priorizando suas sugestões e a seção de aprendizado de máquina. O que você aprenderá: - Você aprenderá algoritmos de aprendizado de máquina aplicando-os a dados reais. - Você aprenderá as etapas envolvidas em um projeto de ciência de dados de ponta a ponta e será capaz de aplicar essas etapas. - Você usará ativamente a linguagem R. - Você integrará código R e Python. - Você será capaz de criar visualizações de dados incríveis. - Você aprenderá como preparar dados e torná-los prontos para trabalho analítico. - Você aprenderá como preencher células ausentes nos dados. - Você aprenderá e aplicará Expressões Regulares (regex). - Você usará ativamente os pacotes ggplot2 e dplyr. - Você será capaz de criar relatórios interativos com R Markdown. - Você aprenderá os conceitos de Aprendizado Supervisionado e Não Supervisionado.

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