Ciência de Dados

Aprenda noções básicas de programação em Python e aplique algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados financeiros, criar modelos preditivos e tomar decisões de investimento orientadas por dados.

Aprenda a analisar, visualizar e prever dados com carimbo de data e hora usando Python, Pandas, modelos estatísticos e bibliotecas modernas de aprendizado de máquina.

Construa uma base sólida para aprendizado de máquina e aprendizado profundo dominando a teoria da regressão linear e a implementação do Python do zero.

Construa uma base sólida em modelagem preditiva aprendendo a matemática e a implementação em Python da classificação binária.

Domine modelos estatísticos e de aprendizado de máquina em Python para analisar dados temporais, prever tendências futuras e construir pipelines preditivos para finanças, vendas e operações.

Domine as técnicas de regressão fundamental para prever dados contínuos do mundo real, desde preços de habitação até tendências financeiras, usando exemplos claros de Python.

Construa uma base sólida em modelagem preditiva, entendendo os principais algoritmos e princípios matemáticos por trás do aprendizado de máquina supervisionado.

Aprenda a modelar relacionamentos e prever resultados usando regressão linear e técnicas de inferência estatística.

Aprenda a construir, interpretar e avaliar modelos de regressão linear simples e múltiplos para analisar relações em dados e fazer previsões precisas.

Domine os fundamentos da regressão e classificação para construir seus primeiros modelos preditivos em Python.

Transforme as operações da cadeia de suprimentos aplicando técnicas de machine learning para prever a demanda, otimizar o estoque e melhorar a eficiência logística.

Crie modelos preditivos e preveja tendências futuras usando técnicas fundamentais de séries temporais, como ETS e ARIMA com Python.

Use Python e scikit-learn para analisar dados esportivos e criar modelos que preveem resultados de jogos e desempenho de jogadores.

Entenda os conceitos fundamentais de modelagem estatística e aplique-os usando Python para análise e previsão de dados.

Domine técnicas avançadas de regressão, incluindo GLMs e splines de suavização, para analisar padrões de dados complexos e aprimorar suas habilidades de modelagem preditiva.

Entenda e aplique regressão linear para medir conexões entre variáveis usando explicações e exercícios práticos.

Aprenda a construir, interpretar e validar modelos de regressão linear usando o SPSS e o Excel para resolver desafios de análise preditiva do mundo real.

Aprenda a construir e interpretar modelos estatísticos no SPSS para prever resultados e tomar decisões baseadas em dados.

Trabalhe através de exercícios de gráficos anotados para construir velocidade e precisão de reconhecimento de padrões - praticando a identificação em diferentes prazos e classes de ativos.