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★ 3.5(8)⏱ 3 h📚 30 aulas🎧 Versão em áudio
Python para aprendizado de máquina e ciência de dados: fundamentos práticos
Aprenda a analisar dados complexos, construir modelos preditivos e aplicar algoritmos de aprendizado de máquina usando Python, NumPy, Pandas e Scikit-Learn.
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Sobre este curso
Os dados são um dos recursos mais valiosos no mundo moderno, mas os dados brutos são inúteis sem as ferramentas para analisá-los e interpretá-los.Este curso escrito equipa você com as habilidades fundamentais do Python necessárias para transformar dados brutos em insights acionáveis e modelos preditivos.
Você fará a transição da escrita de código básico para explorar com confiança conjuntos de dados, recursos de engenharia e modelos de treinamento de aprendizado de máquina.Ao ler explicações detalhadas e estudar implementações de código claras, você desenvolverá uma compreensão profunda de como os conceitos matemáticos se traduzem em aplicativos práticos do Python.
O que você vai aprender:
- Entenda a matemática fundamental, a terminologia e os fluxos de trabalho por trás da ciência de dados e do aprendizado de máquina
- Limpe, manipule e analise conjuntos de dados complexos usando NumPy e convenções modernas do Pandas
- Crie visualizações de dados claras e informativas usando o Matplotlib para comunicar insights importantes
- Construa e avalie modelos de aprendizado de máquina supervisionados, incluindo regressão e classificação, usando Scikit-Learn
- Aplique técnicas de aprendizagem não supervisionadas, como clustering, para descobrir padrões ocultos em dados não rotulados
- Explore fluxos de trabalho de dados modernos e conceitos fundamentais de MLOps para avaliação e rastreamento de modelos
O curso começa com definições básicas e os fundamentos matemáticos da análise de dados antes de avançar passo a passo através da manipulação de dados, visualização e algoritmos de aprendizado de máquina.Você progredirá sistematicamente da limpeza básica de dados para avaliar modelos preditivos sofisticados através de explicações escritas e exercícios baseados em código.
Este curso é projetado para aspirantes a cientistas de dados, analistas e desenvolvedores que desejam uma introdução estruturada e baseada em texto ao aprendizado de máquina.Uma familiaridade básica com a sintaxe do Python é útil, mas nenhuma experiência prévia em ciência de dados ou matemática avançada é necessária.
Comece a ler hoje para construir sua base em aprendizado de máquina orientado a Python.
O que você vai receber
📜Certificado de conclusão Adicione ao seu perfil do LinkedIn
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💸Reembolso em 14 dias Sem perguntas
⚡Curto e focado 3 h de conteúdo prático
Certificado de conclusão
Cada curso que você conclui na PickAClass emite uma credencial como esta — original, com seu próprio código, verificável por URL e detalhada sobre o que foi de fato demonstrado.
P
PickAClass
Perfil de habilidades · verificável
Documento
Certificado de Maestria
Isto certifica que
Nome Sobrenome
demonstrou com sucesso o domínio de
Python para aprendizado de máquina e ciência de dados: fundamentos práticos
Habilidades demonstradas
✓
Análise de padrões comportamentais
Fundamental
1.2 h
✓
Estruturas de arquitetura de decisão
Proficiente
1.4 h
✓
Design de testes A/B
Proficiente
1.7 h
✓
Redação comportamental
Avançado
1.9 h
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PickAClass — Nome Sobrenome
Python para aprendizado de máquina e ciência de dados: fundamentos práticos
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Detalhe de desempenho
Resumo do curso
Aulas concluídas14 / 14
Questões de prática26 / 28
Tarefas enviadas4 (méd. 4.5 / 5)
Projeto finalAvaliado — 4.6 / 5
Prática total6.2 h
Benchmark de desempenho
Posição na coorteTop 12% de 1,625
Tempo até concluir11 dias (mediana: 22)
Pontuação de domínio91 / 100
Pontuação das questões de prática94%
Verificação de habilidadeTrilha de habilidade verificada