Fundamentos de Ciência de Dados e Aprendizagem de Máquina

Pronto para transformar dados brutos em insights significativos, mas não sabe por onde começar?Este curso fornece um caminho claro para o mundo da ciência de dados, ensinando os princípios fundamentais e as habilidades práticas necessárias para trabalhar com dados de forma eficaz. No final deste curso, você entenderá o fluxo de trabalho completo da ciência de dados.Você poderá pegar um conjunto de dados, limpá-lo e prepará-lo para análise, criar um modelo funcional de aprendizado de máquina para fazer previsões e avaliar seu desempenho - tudo através de explicações claras baseadas em texto e exercícios práticos. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos básicos de ciência de dados, aprendizado de máquina e suas aplicações no mundo real. - Pratique técnicas de limpeza, manipulação e exploração de dados usando a biblioteca pandas em Python. - Construa seus primeiros modelos preditivos para tarefas de regressão e classificação com scikit-learn. - Aprenda a avaliar o desempenho do modelo usando métricas padrão para entender sua eficácia. - Aplique técnicas fundamentais de engenharia de recursos para melhorar o poder preditivo do seu modelo. - Aprenda os conceitos básicos de engenharia rápida para aproveitar modelos de linguagem grandes para tarefas de análise de dados. Este curso começa com terminologia e conceitos fundamentais essenciais antes de passar para habilidades práticas.Você progredirá da compreensão dos tipos de dados para a construção e teste de seus próprios modelos de aprendizado de máquina por meio de uma série de lições escritas e exercícios de codificação. Este curso é projetado para iniciantes absolutos.Não é necessária experiência prévia em ciência de dados, aprendizado de máquina ou estatística.Uma familiaridade básica com a programação Python é útil, mas não necessária para começar. Comece sua jornada no mundo dos dados hoje.