Visão Geral

Python for Data Analytics and Machine Learning Foundation, Entenda os principais princípios de análise e aprendizado de máquina, perfeito para programadores experientes em Python.

Vamos ensiná-lo a programar com Python, como criar visualizações de dados incríveis e como usar Machine Learning com Python. Você também aprenderá a usar NumPy, Pandas, Seaborn, Matplotlib, Plotly, Scikit-Learn, Machine Learning, Tensorflow e muito mais!

Objetivo

Após a conclusão deste Python for Data Analytics and Machine Learning Foundation, você será capaz de:

• Use Python para Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
  
• Use o Spark para análise de Big Data
• Implementar algoritmos de aprendizado de máquina
• Aprenda a usar o NumPy para dados numéricos
• Aprenda a usar o Pandas para análise de dados
• Aprenda a usar o Matplotlib para plotagem em Python
• Aprenda a usar Seaborn para gráficos estatísticos
• Use Plotly para visualizações dinâmicas interativas
• Use o SciKit-Learn para tarefas de aprendizado de máquina
• Agrupamento K-Means
• Regressão Logística
• Regressão linear
• Floresta aleatória e árvores de decisão
• Processamento de linguagem natural e filtros de spam
• Redes neurais
• Máquinas de vetor de suporte

Publico Alvo

• Iniciantes
• Profissionais com pelo menos alguma experiência em programação
• Desenvolvedores experientes e programadores Python
• Analistas de dados

Pre-Requisitos

• Conhecimento de Python é recomendado
• Conhecimento de conceitos matemáticos
• Habilidades de programação em outras linguagens (C++, Java etc) são úteis

Materiais

Conteúdo Programatico

1. Introdução ao Curso
2. Visão geral do Jupyter
   
3. Introdução ao Python
   
4. Python para análise de dados – Numpy
   
5. Python para análise de dados – Pandas
   
6.  Python para visualização de dados – Matplotlib
   
7. Python para visualização de dados – Seaborn
   
8. Python para visualização de dados - Visualização de dados integrada do Pandas
   
9. Python para visualização de dados - plotagem e abotoaduras
   
10. Python para visualização de dados - plotagem geográfica
    
11. Projetos de Data Capstone
    
12. ntrodução ao aprendizado de máquina
    
13. Regressão Linear
    
14. Validação cruzada e compensação de variância de viés
    
15. Regressão Logística
    
16. K Vizinhos mais próximos
    
17. Árvores de decisão e floresta aleatória com Python
    
18. Suporte a máquinas vetoriais com Python
    
19. K significa cluster
    
20. Análise de Componentes Principais
    
21. Sistemas de recomendação
    
22. Processamento de linguagem natural
    
23. Redes Neurais e Aprendizado Profundo
    
24. Big Data e Spark com Python