Data Science & Machine Learning com utilização Python


Duração: 24 horas (2 horas por sessão)
Modo: Curso Online com instructor
Linguagem curso: Inglês
Valor curso: 400€ (Acresce IVA à taxa Legal em vigor)        Oferta Especial Disponível com 20% de desconto.
Pré-Requisitos: Conhecimentos Básicos de Python e Matemática

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Descrição:

Este programa é bastante adequando tanto para iniciados como programadores avançados, que procuram entender e se tornar cientistas de dados, bem como cientistas que procuram aplicabilidade prática pela programação Python. Este curso constitui-se por uma aprendizagem extensa dos conceitos, tantos técnicos como da aplicabilidade no negócio dos conceitos de Data Science, Machine Learning e Inteligência Artificial. Consiste num curso prático onde irá aprender a identificar, definir, desenhar e implementar projectos de Data Science.

Conteúdo curso

•   Componentes, Processos, Ferramentas, Aplicações, Desafios
•   Diferentes estratégias analíticas para produzir insights e previsões a partir de informações
•   Estudo sobre diferentes tipos de dados a partir de uma perspetiva de ML
•   O que é Machine Learning?
•   Diferença entre programação tradicional e Machine Learning
•   Quando e onde devem ser usados algoritmos de Machine Learning?
•   Diferentes técnicas para otimização de modelos
•   Prevenção de overfitting
•   Introdução à rede neural
•   Aprendizagem supervisionada
•   Aprendizagem não supervisionada
•   Classificação
       . Árvore de decisão
       . Máquina de vetores de suporte
•   Regressão
       . Regressão linear
       . Regressão logística
•   Clustering
       . K-means
       . Clustering com modelo de mistura gaussiano
•   Escreva e execute código em Python
•   Serviço de cloud com GPU grátis
•   Importe/Guarde notebooks de/para o Google Drive
•   TensorFlow
•   Scikit-learn
•   Keras
•   Pandas
•   Matplotlib
•   Numpy
•   Opencv
•   Pré processamento e visualização de dados
•   Trabalhará com EDA em Python usando qualquer um dos conjuntos de dados populares.
•   Classificação de conjuntos de dados Iris
•   Previsão de vendas
•   Segmentação de clientes
•   Classificação de imagens
•   Análise de sentimentos