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Data Science - Aplicando Deep Learning

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Data Science - Aplicando Deep Learning

5
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Integral Noturno Sábado
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29/03/2021
19/04/2021
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Certificação internacional
Modalidades
  • Online Ao Vivo
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  • Presencial
Benefícios
Reconhecimento Profissional
Valorização no mercado de trabalho

Objetivo do curso

Durante o curso Data Science você aprenderá a trabalhar com dados estruturados e não-estruturados. Utilizar Python e suas principais bibliotecas – SciPy, Scikit Learn, Numpy, Pandas, entre outras – para carregar e tartar dados para criar os modelos Machine Learning.

Aprender e aplicar técnicas para criar modulos de Inteligência Artificial utilizando: Aprendizado de máquina, redes neurais artificiais e algoritmos genéticos

Requisitos para o curso

Lógica de Programação, Estatística Básica

Conteúdo do curso

Expandir todas as seções
Ecossistema de Big Data O que é Data Science Competências do Profissional Tecnologias Exponenciais Data Science com Python Bibliotecas Python para Análise de Dados Numpy & Pandas Comandos para utilização de Numpy e Pandas Python Visualização de Dados - MatPlotLib
Introducao Análise de Dados Exploratória Compreendendo dados com estatística Compreendendo dados com visualização Preparando dados Seleção de recursos de dados Algoritmos de Classificação
Algoritmos ML – Clustering visão global Baseado em densidade Baseado em hierarquia Particionamento Grade Medindo o desempenho do cluster
Algoritmo K-Means Introdução ao algoritmo K-Means Trabalhando do algoritmo K-Means Implementação em Python Vantagens e desvantagens Aplicações do algoritmo de agrupamento K-Means
Support Vector Machine(SVM) Introdução ao SVM Trabalhando com SVM Kernels SVM Vantagens e desvantagens
Algoritmo de deslocamento médio Introducao ao Mean-Shift Trabalhanco com o Mean-Shift Implementacao em Python Vantagesn e Desvantagens
Agrupamento hierárquico Introducao ao Clustering Hierarquico Dendogramas
Algoritmos ML - Algoritmo KNN Introducao ao Knn Implementando em Python Vantagens e desvantagens
Métricas de desempenho Matrix Confusion Auc (Area sob a Curva) LogLoss Metricas de desmpenho para problemas de regressão
Fluxos de trabalho automáticos Introducao Desafios relacionadas ao Pipeline dos modelos ML Modelagem ML e preparação dos dados
Melhorando o desempenho dos modelos ML Melhoria de performance com conjuntos Metodos de aprendizagem cm conjuntos Algoritmos de conjunto de boosting Algoritmos de conjunto Voting Performance com algoritmos Tuning
Predição Criando modelo preditivo Aprendizado de máquina v / s Deep Learning Convolutional Neural Network (CNN)
Inteligência Artificial Introdução a IA Criando um modelo IA
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