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★ 3.5(2)⏱ 2 h 54 min📚 29 aulas
Python Ciência de Dados e Aprendizagem de Máquina: Um Guia Prático para Iniciantes
Domine a análise de dados em Python, limpe conjuntos de dados complexos, consulte bancos de dado PostgreSQL e construa seus primeiros modelos preditivos de machine learning com o Scikit-Learn.
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🕐Comece quando quiser Sem horários nem prazos: aprenda no seu ritmo, quando quiser.
🌐Em português Aulas, tarefas e certificado: tudo totalmente no seu idioma.
Sobre este curso
No mundo atual orientado a dados, a capacidade de extrair insights significativos e prever tendências futuras é uma das habilidades mais valiosas que você pode adquirir.Este curso abrangente baseado em texto orienta você através dos fundamentos da ciência de dados e aprendizado de máquina usando Python, mesmo se você nunca escreveu uma linha de código antes.
Você progredirá desde a compreensão dos conceitos de dados principais até a escrita de código Python limpo, consultando bancos de dados com SQL e implantando modelos preditivos básicos.Trabalhando através de explicações escritas estruturadas e exercícios práticos de codificação, você desenvolverá a confiança para resolver problemas de dados do mundo real a partir do zero.
O que você vai aprender:
- Entenda os conceitos fundamentais de ciência de dados, o ciclo de vida do projeto e a sintaxe básica de programação Python.
- Consulte e gerencie dados relacionais usando o básico do SQL dentro de um banco de dados PostgreSQL.
- Manipule, limpe e analise conjuntos de dados tabulares complexos usando fluxos de trabalho modernos do Pandas.
- Crie visualizações de dados claras para comunicar padrões e tendências de forma eficaz.
- Aplique algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados usando o Scikit-Learn para fazer previsões orientadas a dados.
- Pratique fluxos de trabalho modernos de ciência de dados, incluindo organização de código básico e princípios de reprodutibilidade.
A jornada começa com terminologia essencial, tipos de dados básicos do Python e fundamentos de banco de dados antes de passar para a manipulação avançada de dados.Você fará a transição para a teoria do aprendizado de máquina, culminando na construção e avaliação de seus primeiros modelos preditivos.
Este curso foi projetado especificamente para iniciantes sem experiência prévia em programação ou ciência de dados.Qualquer pessoa que esteja procurando fazer a transição para um papel focado em dados ou construir uma base analítica forte encontrará este curso altamente acessível.
Comece a ler hoje mesmo para descobrir o poder da ciência de dados e do machine learning.
O que você vai receber
📜Certificado de conclusão Adicione ao seu perfil do LinkedIn
💬Tutor AI pessoal Travou em uma aula? Pergunte ao seu tutor integrado qualquer coisa, a qualquer hora.
♾️Acesso vitalício Volte quando quiser, sem expirar
📱Celular ou computador Funciona em qualquer dispositivo
💸Reembolso em 14 dias Sem perguntas
⚡Curto e focado 2 h 54 min 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 Ciência de Dados e Aprendizagem de Máquina: Um Guia Prático para Iniciantes
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 Ciência de Dados e Aprendizagem de Máquina: Um Guia Prático para Iniciantes
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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