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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 5 meses 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 6 meses atrás
por Henrique Oliveira

Muito interessante e actualizado!

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Publicado 6 meses 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 8 meses atrás
por Orlando de Oliveira Furtado

razoavelmente. falta exemplo prático na linguagem

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Publicado 8 meses atrás
por Tadeu Nogueira Costa de Andrade

ótima didática.

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Publicado 10 meses atrás
por Mateus Rocha Pereira

O curso é muito bom, eu adorei as aulas e o conteudo, só senti falta de um projeto paralelo que não fosse os apresentados nas aulas para poder realizar as implementações por conta própria, talvez um compartilhamento de uma lista de dataset para exercitar o aprendizado seria uma ótima forma de solucionar esta falta, nos demais o curso é impar, recomendo muito.

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Publicado 10 meses atrás
por Murilo Borges

Curso completo. Professor com conhecimento. Ótimo curso!!!

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Publicado 10 meses atrás
por João Gustavo Viana da Conceição

Até agora o professor esta apresentando uma excelente didática. Muito bom, estou aprendendo.

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Publicado 10 meses atrás
por Marina Amorim

O curso cobre várias técnicas de ML, ideal para quem tem uma noção de programação e de Estatística.

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Publicado 10 meses atrás
por Glaucia Maria Bressan

Sim, estou amando o curso!!! Aprendi muitas coisas que até hoje eu não tinha entendido nos meus cursos de pós-gradução. Estou adorando mesmo! Muito obrigada, muito, mas muito útil para minha vida

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