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Curso de 【Parte 1】 Introdução super simples à aprendizagem de máquina ensinada por um cientista de dados dos Estados Unidos 【Prática em Python】

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Preço:
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Descrição

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Introdução ao Aprendizado de Máquina com Python: Do Zero à Aplicação Prática

Aprenda os fundamentos do aprendizado de máquina e como implementá-los em Python

Neste curso, você será ensinado por cientistas de dados experientes dos Estados Unidos que irão guiá-lo pelo processo de aprendizado de máquina do zero. Ao implementar as teorias que você aprende em Python, você será capaz de aplicá-las diretamente em cenários do mundo real.

Visão Geral do Curso

Este curso oferece uma introdução abrangente ao aprendizado de máquina, começando pelos conceitos básicos. Você não apenas aprenderá as teorias por trás do aprendizado de máquina, mas também como aplicá-las a dados reais. O curso é dividido em duas partes, sendo esta a seção de "Introdução", que se concentra principalmente em algoritmos de regressão.

Recursos Principais

- 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 - Adequado para iniciantes completos, fornecendo uma base sólida em aprendizado de máquina - Introdução à implementação em Python - Aplicação imediata dos conceitos aprendidos a dados reais - Experimente um ambiente abrangente de ciência de dados usando Docker e JupyterLab (Configuração fácil com Docker) - Aprendizado simultâneo de teoria e implementação - Palestras separadas para teoria e implementação em Python, permitindo aprendizado apenas da teoria sem conhecimento prévio de Python - Conhecimento básico de Python e bibliotecas essenciais de Python para ciência de dados (por exemplo, Numpy, Pandas) são necessários para as palestras de implementação em Python - As palestras serão realizadas em um Mac, mas usuários do Windows também podem acompanhar com um ambiente compatível - Utilize um ambiente profissional de ciência de dados com Docker e JupyterLab. Usuários do Windows podem configurar o mesmo ambiente se conseguirem criar um ambiente Docker (Observe que não fornecemos suporte para configuração do ambiente no Windows)

O que Você Aprenderá

- Construir e avaliar modelos de regressão para aprendizado de máquina usando Python com dados reais - Aprender como treinar e avaliar modelos de regressão no aprendizado de máquina - Implementar teorias de aprendizado de máquina usando Python - Ganhar experiência prática em aprendizado de máquina usando um ambiente abrangente de ciência de dados com Docker e JupyterLab

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