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O que você aprenderá

  • Tenha uma base teórica sólida sobre os principais algoritmos de Machine Learning
  • Utilize os recursos da linguagem R aplicado em Data Science e Machine Learning
  • Aprenda na teoria e na prática sobre os algoritmos de Machine Learning para classificação, regressão, regras de associação e agrupamento
  • Aprenda a realizar o pré-processamento em bases de dados
  • Entenda como funcionam as técnicas para redução de dimensionalidade PCA, KernelPCA e LDA
  • Aprenda a avaliar os algoritmos de Machine Learning usando estatística não paramétrica
  • Aprenda a detectar outliers em bases de dados

Requisitos

  • O único pré-requisito obrigatório é conhecimento sobre lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição
  • Também são necessários conhecimentos sobre instalação de softwares básicos, porém, durante o curso será mostrado o processo de instalação das ferramentas utilizadas durante todo o curso
  • Conhecimentos na linguagem R não são obrigatórios, sendo possível acompanhar o curso sem saber essa linguagem com profundidade

Descrição

A área de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina) é atualmente um dos campos de trabalho mais relevantes da Inteligência Artificial, sendo responsável pela utilização de algoritmos inteligentes que tem a função de fazer com que os computadores aprendam por meio de bases de dados. O mercado de trabalho de Machine Learning nos Estados Unidos e em vários países da Europa está em grande ascensão; e a previsão é que no Brasil cada vez mais esse tipo de profissional seja requisitado! Inclusive alguns estudos apontam que o conhecimento dessa área será em breve um pré-requisito para os profissionais de Tecnologia da Informação! E dentro deste contexto está o cientista de dados, que já foi classificado como o trabalho “número 1” por vários veículos da mídia internacional.

E para levar você até essa área, neste curso completo você terá uma visão teórica e prática sobre os principais algoritmos de machine learning utilizando o R, que é uma das linguagens de programação mais relevantes nesta área de ciência de dados. Este curso é considerado de A à Z pelo fato de apresentar desde os conceitos mais básicos até técnicas mais avançadas, de modo que ao final você terá todas as ferramentas necessárias para construir soluções complexas e que podem ser aplicadas em problemas do dia-a-dia das empresas! Você aprenderá tudo passo a passo, ou seja, tanto a teoria quanto a prática de cada algoritmos! O curso é dividido em cinco partes principais:

  1. Classificação – pré-processamento dos dados, naive bayes, árvores de decisão, random forest, regras, regressão logística, máquinas de vetores de suporte (SVM), redes neurais artificiais, avaliação de algoritmos e combinação e rejeição de classificadores
  2. Regressão – regressão linear simples e múltipla, polinomial, árvores de decisão, random forest, vetores de suporte (SVR) e redes neurais artificiais
  3. Regras de associação – algoritmos apriori e ECLAT
  4. Agrupamento – k-means, agrupamento hierárquico e DBSCAN
  5. Tópicos complementares – redução de dimensionalidade com PCA, KernelPCA e LDA e deteção de outliers

É importante salientar que como a área de machine learning é muito dinâmica e novos assuntos aparecem constantemente, novos conteúdos podem ser postados na parte 5! Este curso tem o objetivo de servir como um referencial de consulta sobre as técnicas abordadas, por isso ele procura cobrir a maior parte dos assuntos que envolvem machine learning. Este curso pode ser categorizado para todos os níveis, pois pode servir de base para consulta para alunos mais experientes no assunto e também um ótimo guia para quem está iniciando na área!

Para quem é este curso

  • Pessoas interessadas em iniciar seus estudos em aprendizagem de máquina e ciência de dados
  • Pessoas que queiram iniciar carreira na área de Data Science ou Machine Learning
  • Empreendedores que queiram aplicar aprendizagem de máquina em projetos comerciais
  • Analistas de dados que queiram aumentar seu conhecimento na área de aprendizagem de máquina
  • Empresários que desejam criar soluções eficientes para problemas reais em suas empresas
  • Alunos de graduação que estão estudando disciplinas ligadas a área de Inteligência Artificial

Conteúdo do Curso

Expandir
Parte 1 - Classificação
Parte 2 - Regressão
Parte 3 - Regras de associação
Parte 4 - Agrupamento (clustering)
Parte 5 - Tópicos complementares
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Avaliações e Comentários

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Publicado 1 mês atrás
por Leonardo Silva

Único ponto negativo do curso é o tamanho da fonte utilizada. Quase impossível assistir pelo celular. No mais, o curso é excelente.

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Publicado 2 meses atrás
por Gabriel Messias Preste da Silva

Professor tem didática boa, estou vendo entre 1,75 e 1,5x por falar devagar, mas sem enrolação no meio do aprendizado

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Allison Julionel
Publicado 4 meses atrás
Curso maravilhoso!

Ainda estou estudando, mas já me apaixonei pelos cursos e pela área!! Parabéns ao Professor Jones e toda a sua equipe!!! A plataforma é sensacional!

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Publicado 9 meses atrás
por Ailton Farias Barbosa

Já conhecia um pouco sobre machine learning e IA

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Publicado 11 meses atrás
por Éder Elias Costa

bom

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Publicado 2 anos atrás
por Paulo Laurence

O curso é muito bom. O professor é extremamente competente e explicou muito bem o processo de machine learning. Apenas uma observação: para quem busca entender mais sobre redução de dimensão, agrupamento e outliers, o curso apenas pincela isso, então talvez seja bom procurar mais cursos. Todavia, para a parte de classificação e regressão vale muito a pena. Aprovado!

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Publicado 2 anos atrás
por Henrique Oliveira

Muito interessante e actualizado!

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Publicado 2 anos atrás
por Willams Cavalcanti Santos da Silva

O curso é ótimo e o professor tem uma didática impecável, por ser um curso mais antigo falta algumas atualização no quesito ao R, como utilização do tidymodels, mas o curso vale muito a pena sem dúvidas.

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Publicado 2 anos atrás
por Orlando de Oliveira Furtado

razoavelmente. falta exemplo prático na linguagem

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Publicado 2 anos atrás
por Tadeu Nogueira Costa de Andrade

ótima didática.

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