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Introdução ao Aprendizado de Máquina com Python: Treinamento Prático

Aprenda os Algoritmos e Técnicas para o Aprendizado de Máquina no Mundo Real

Neste curso, você terá a oportunidade de aprender os algoritmos e técnicas autênticas para o aprendizado de máquina que podem ser aplicados em cenários do mundo real. Por favor, observe que esta é a parte final da série "Introdução ao Aprendizado de Máquina com Python: Treinamento Prático". Recomendamos completar as partes anteriores antes de se inscrever neste curso. Ao fazer este curso, você adquirirá conhecimento sobre como construir modelos para aprendizado de máquina em configurações práticas. Você aprenderá como aplicar as teorias que aprendeu a dados reais usando Python, permitindo que você domine o aprendizado de máquina por meio de uma combinação de teoria e implementação. Este curso é dividido em três partes, sendo que esta parte final se concentra nas técnicas usadas por profissionais da área.

Recursos do Curso:

- Aprenda com cientistas de dados atuantes nos Estados Unidos. - Obtenha insights sobre como o aprendizado de máquina é usado em cenários do mundo real. - Nenhum conhecimento prévio de aprendizado de máquina é necessário. - Até mesmo iniciantes podem entender os fundamentos do aprendizado de máquina ao fazer este curso. - Introdução à implementação em Python. - Aplique o que você aprendeu diretamente a dados reais. - Experimente um ambiente abrangente de ciência de dados usando Docker e JupyterLab (configuração fácil com Docker). - Aprenda simultaneamente teoria e implementação de forma eficaz por meio deste curso. As palestras sobre teoria de aprendizado de máquina e implementação em Python são separadas, permitindo que você se concentre na teoria, se desejar. Portanto, mesmo se você não estiver familiarizado com Python, ainda poderá aprender aprendizado de máquina por meio deste curso. No entanto, as palestras sobre implementação em Python requerem conhecimento básico de Python e bibliotecas Python, como Numpy e Pandas, que são essenciais para a ciência de dados. Embora as palestras sejam conduzidas usando um Mac, não deve haver problemas se você estiver usando um sistema Windows, desde que possa configurar o ambiente necessário. Estaremos usando um ambiente abrangente de ciência de dados com Docker e JupyterLab. Se você puder configurar um ambiente Docker no Windows, também poderá criar o mesmo ambiente. (Observe que não fornecemos suporte para configurar o ambiente no Windows. Por favor, prepare-se com antecedência.)

O que Você Aprenderá:

- Desenvolver habilidades para realizar análise avançada de dados e modelagem de aprendizado de máquina para uso profissional. - Construir modelos de alta precisão necessários para o desenvolvimento em cenários do mundo real. - Utilizar os algoritmos mais recentes de aprendizado de máquina. - Treinar e avaliar corretamente modelos de aprendizado de máquina.