Data Science And Machine Learning Fundamentals I

[joomlamz]

Publicado em 5/2023
MP4 | Vídeo: h264, 1280x720 | Áudio: AAC, 44,1 KHz
Idioma: Inglês | Tamanho: 5,54 GB | Duração: 12h 18m


Fundamentos de Data Science e Machine Learning com Python e Pandas

O que você aprenderá
Conhecimento sobre teoria, algoritmos, métodos, práticas recomendadas e tarefas de Data Science e Machine Learning
Conhecimento prático profundo sobre Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina e saber como realizar tarefas comuns de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
A capacidade de lidar e executar tarefas comuns de Data Science e Machine Learning com confiança
Python e Pandas básicos para manipulação de dados e conhecimento sobre Scikit-learn, Statsmodels, Matplotlib, Seaborn e outras bibliotecas
Conhecimento detalhado sobre previsão de regressão, classificação e análise de cluster

Requisitos
Os únicos requisitos são as quatro maneiras de contar (+-*/) e a experiência diária com Windows, Linux ou Mac-OS.

Descrição
Este curso é uma visão prática empolgante dos fundamentos da ciência de dados e aprendizado de máquinaA ciência de dados e o aprendizado de máquina estão se desenvolvendo em grande escala. Onde quer que você olhe na sociedade, na rede mundial de computadores ou na tecnologia, você encontrará algoritmos de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina trabalhando nos bastidores para analisar e otimizar todos os aspectos de nossas vidas, negócios e nossa sociedade. Data Science e Machine Learning com A Inteligência Artificial é uma das áreas de desenvolvimento mais rápido no momento. Este curso vai te ensinar os fundamentos de Data Science e Machine Learning, e tem um conteúdo que vai te ensinar muitas coisas novas independente se você é um iniciante ou um Cientista de Dados experiente. Você vai aprender sobre Regressão e Predição com modelos de Machine Learning usando aprendizado supervisionado . Este curso possui um dos pacotes de conteúdo mais completos e fundamentais da Udemy, com teoria prática útil e prática e algoritmos automáticos de aprendizado de máquina para construção de modelos e seleção de recursos e inteligência artificial. Você aprenderá sobre modelos que variam de modelos de regressão linear simples a modelos de regressão polinomial multivariados mais avançados. Classificação com modelos de aprendizado de máquina usando aprendizado supervisionado. Você aprenderá sobre o processo de classificação, teoria de classificação e visualizações, bem como alguns modelos de classificador úteis. Análise de cluster com modelos de aprendizado de máquina usando aprendizado não supervisionado. Nesta parte do curso, você aprenderá sobre aprendizado não supervisionado, teoria de cluster, inteligência artificial, análise exploratória de dados e 7 algoritmos úteis de cluster de aprendizado de máquina. Os fundamentos da ciência de dados e aprendizado de máquina. Python e Pandas básicos para manipulação de dados. Este curso inclui um pacote de ensino abrangente e fácil de seguir para Python e Pandas básicos para manipulação de dados, o que torna qualquer pessoa capaz de aprender o conteúdo do curso independentemente de de antemão conhecimento de programação, software de tabulação, Python, ciência de dados ou aprendizado de máquina. um guia fácil de seguir para baixar, instalar e configurar o Anaconda Distribution, que torna qualquer pessoa capaz de instalar o ambiente Python Data Science e Machine Learning para este curso.conteúdo que ensinará muitas coisas novas, independentemente de você ser um iniciante ou um cientista de dados experiente.uma grande coleção de conteúdo exclusivo e ensinará muitas coisas novas que só podem ser aprendidas com este curso na Udemy. Uma estrutura de curso construída sobre uma estrutura de aprendizado comprovada e profissional. Uma estrutura de curso compacta e sem perda de tempo. Este curso é para você? Este curso é para você, independentemente de ser um iniciante ou um Cientista de Dados experiente. Este curso é para você, independentemente de você ter um Ph.D. ou nenhuma educação ou experiência.Requisitos do cursoAs quatro maneiras de contar (+-*/)Experiência diária básica com Windows, Linux, Mac OS ou sistemas operacionais semelhantesDepois de concluir este curso, você teráConhecimento sobre ciência de dados e teoria de aprendizado de máquina , algoritmos, métodos, práticas recomendadas e tarefas. Conhecimento prático profundo de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina e saber como realizar tarefas comuns de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina. A capacidade de lidar e executar tarefas comuns de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina com confiança. Python básico e Pandas para manipulação de dados e ter conhecimento sobre Scikit-learn, Statsmodels, Matplotlib, Seaborn e outras bibliotecas. Conhecimento detalhado sobre previsão de regressão, classificação e análise de cluster.

Visão geral
Seção 1: Introdução
Aula 1 Introdução ao curso
Aula 2 Download e instalação do Anaconda Distribution mais o Visual Studio Code
Aula 3 Configuração da distribuição do Anaconda para este curso
Seção 2: Python e Pandas básicos para manipulação de dados
Aula 4 Visão geral mais números inteiros, flutuantes e strings
Aula 5 Conjunto, Tupla, Dicionário e Listas
Aula 6 Transformadores de Dados e Funções
Aula 7 Introdução ao Pandas, o DataFrame
Aula 8 Pandas, carregando e salvando arquivos
Aula 9 Operações e técnicas dos Pandas. Selecione, Extrato e Fatia
Aula 10 Pandas: Limpeza, preparação, descrição e visualização de dados
Seção 3: regressão e previsão com modelos de aprendizado de máquina
Aula 11 Regressão e Aprendizagem Supervisionada. Visão geral e suposições para diagnósticos
Aula 12 Regressão e Predição, alguns conceitos práticos de modelagem
Aula 13 Modelo de Regressão Múltipla Linear. Construção de modelo e seleção automática de avanço
Aula 14 Modelos de regressão polinomial multivariada e seleção automática de características
Aula 15 Regularização de regressão, modelos de laço e cumeeira
Aula 16 Modelos de Regressão de Árvore de Decisão
Aula 17 Regressão Florestal Aleatória
Seção 4: Classificação com modelos de aprendizado de máquina
Aula 18 Classificação, visão geral, processo de classificação e teoria
Aula 19 Regressão Logística para Classificação
Aula 20 O Classificador Naive Bayes
Aula 21 O Classificador de Árvore de Decisão e visualizações de Classificadores de Árvore
Aula 22 O Classificador de Floresta Aleatória
Seção 5: Análise de cluster e aprendizado não supervisionado com modelos de aprendizado de máquina
Aula 23 Análise de cluster, visão geral e pedagogia
Aula 24 K-means Cluster Analysis e uma introdução aos algoritmos K-means atualizados automaticamente
Aula 25 Agrupamento Espacial Baseado em Densidade de Aplicações com Ruído (DBSCAN)
Aula 26 Quatro algoritmos de Agrupamento Hierárquico
Seção 6: Modelos e tarefas de aprendizado de máquina avançado
Visão Geral da Aula 27
Aula 28 Redes Neurais Artificiais, Redes Feedforward e o Perceptron Multi-Layer
Aula 29 Perceptrons multicamadas feedforward para tarefas de classificação
Aula 30 Perceptrons multicamadas feedforward para tarefas de previsão
Este curso é para você, independentemente de você ser um Cientista de Dados iniciante ou experiente, independentemente de ter um Ph.D. ou nenhuma educação ou experiência.

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