Visão Geral

Curso Python Machine Learning with Scikit Learn. Entre no reino dinâmico do aprendizado de máquina com este Curso Python Machine Learning with Scikit Learn. Desde a compreensão das principais diferenças entre aprendizagem supervisionada e não supervisionada até envolvimentos práticos com análise de modelos de classificação, nosso currículo promete uma exploração aprofundada. As métricas F1 Score e AUC garantem que os participantes obtenham insights importantes sobre a precisão e o desempenho de seus modelos de ML.

O Curso Python Machine Learning with Scikit Learn se aprofunda nas facetas críticas do aprendizado de máquina, como a regressão linear multivariada, complementada por técnicas como a regularização Ridge e Lasso para combater o overfitting de maneira eficaz. Os participantes também serão apresentados aos métodos de Análise de Silhuetas e Dendrograma, capacitando-os com habilidades de agrupamento. Concluindo com a redução de dimensão usando PCA, nosso programa garante que os participantes tenham uma compreensão prática e completa do aprendizado de máquina baseado em Python usando Scikit-Learn.

Publico Alvo

• Aspirante a desenvolvedor de software
• Analista de informações
• Desenvolvedor Web
• Engenheiro de automação
• Cientista de Dados
• Administrador do sistema
• Especialista em Bioinformática
• Pesquisa científica
• Profissional de Finanças
• Entusiasta de aprendizado de máquina
• Especialista em GIS (Sistema de Informação Geográfica)
• Consultor de TI
• Engenheiro de Rede
• Administrador de banco de dados
• Empreendedor de tecnologia.

Materiais

Conteúdo Programatico

Overview of Machine Learning and Scikit Learn

1. Introduction to Machine Learning
2. Supervised vs Unsupervised Learnings
3. Machine Learning Applications and Case Studies
4. What is Scikit Learn
5. Installing Scikit-Learn

Classification

1. What is Classification
2. Classification Algorithms
3. Classification Workflow
4. Confusion Matrix
5. Binary Classification Metrics
6. ROC and AUC

Regression

1. What is Regression?
2. Regression Algorithms
3. Regression Workflow
4. Regression Metrics
5. Overfitting and Regularizations

Clustering

1. What is Clustering
2. K-Means Clustering
3. Silhouette Analysis
4. Dendrogram and Hierarchical Clustering

Principal Component Analysis

1. Curse of Dimensionality Issue
2. What is Principal Component Analysis (PCA)
3. Feature Reduction with PCA