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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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Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 4 meses atrás
por Carlos Roberto de Oliveira

esta bem legal , muito didatico

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Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 11 meses atrás
por Darcio Silvestre Sabbadin

boa

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Psiperez
Publicado 1 ano atrás
fundamental

didática

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Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 1 ano atrás
por Paula Cristina Duarte Lopes

As explicações teóricas são espetaculares, de um detalhe e correção incríveis. Nem demais nem de menos. Gostei bastante e dá para ver que o formador percebe realmente do assunto. O único ponto menos positivo é tratar-se de um curso antigo. Por exemplo, na minha opinião era expectável dizer algo sobre o chatGTP e os geradores de imagem na introdução, quando se dá exemplos. E só uma pequenina sugestão, que nada tem a ver com a qualidade do curso: colocar o zip com todos os materiais no início, em vez de estar no fim e incluir mesmo tudo, incluindo os pdf. Eu fui fazendo o "penoso" download de tudo 1 a 1, eheheh. Um bom curso!

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Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 1 ano atrás
por Denise Gomes Alves

Foi uma prévia, mas até aqui estou achando muito interessante.

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PH_MIRANDA
Publicado 1 ano atrás
bom

gostei é bom

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Edson Gomes Braz
Publicado 1 ano atrás
Muito bom!

Muito bom!

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Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 1 ano atrás
por Oscar Jose Ospino Ayala

Acho que foi muito extenso, mas bom

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Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 1 ano atrás
por Valéria Zilar Souza

Otimooooooo curso, ótima oratória e didática

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Comentário extraído do curso na Udemy
Publicado 1 ano atrás
por Edilson Guedes de Almeida

Excelente Professor. Comprei outros cursos dele.

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