Ciência de Dados
Domine a Ciência de Dados com Python: Da Limpeza à Predição, Aprenda Tudo com Hashtag Programação!
5.0
(1)
39 learners
What you'll learn
- Desenvolver habilidades em Python para limpeza e manipulação de dados
- Entender os conceitos e técnicas fundamentais de aprendizado de máquina
- Aplicar metodologias de engenharia de características para melhorar modelos
- Aprimorar modelos de ciência de dados através da análise exploratória
This course includes
- 37.5 hours of video
- Certificate of completion
- Access on mobile and TV
Course content
1 modules • 67 lessons • 37.5 hours of video
Ciência de Dados: Aprenda Python e Aprendizado de Máquina
67 lessons
• 37.5 hours
Ciência de Dados: Aprenda Python e Aprendizado de Máquina
67 lessons
• 37.5 hours
- Por que Aprender Python para Ciência de Dados 10:43
- Como o Aprendizado de Máquinas Influencia sua Vida 15:16
- Limpeza de Dados (Data Cleaning) para Projetos de Ciência de Dados em Python 23:07
- Feature Engineering em Python para Seus Projetos de Ciência de Dados 23:42
- Avaliando um Modelo de Classificação - Aprendizado de Máquinas em Python 24:49
- Avaliando Erros em Modelos de Regressão 14:41
- Curso Básico de Ciência de Dados - Aula 1 - Introdução a Ciência de Dados 29:47
- Curso Básico de Ciência de Dados - Aula 2 - Conceitos Fundamentais do Pandas para Ciência de Dados 33:54
- Curso Básico de Ciência de Dados - Aula 3 - A Análise Exploratória 21:24
- Curso Básico de Ciência de Dados - Aula 4 - O Aprendizado de Máquina para Classificação 30:53
- Curso Básico de Ciência de Dados - Aula 5 - Tratamento de Dados 22:47
- Curso Básico de Ciência de Dados - Aula 6 - Deploy de um Modelo de Aprendizado de Máquinas 28:05
- Bate papo com Gabriel Lages - Diretor de Data & Analytics da Hotmart 26:30
- Como sair do ZERO em Ciência de Dados em Apenas UMA AULA 02:55:25
- Trabalhando com Datasets Desbalanceados 36:09
- Limpeza de Dados em um Dataset Real - Dados do Titanic 27:20
- A Árvore de Decisão - Algoritmos de Aprendizado de Máquinas 37:41
- A Regressão Linear - Algoritmos de Aprendizado de Máquinas 31:30
- O KNN (K-Nearest Neighbors) - Algoritmos de Aprendizado de Máquinas 30:49
- Como o Waze Funciona? - Como Calcular o Melhor Caminho? 17:48
- A Regressão Logística - Algoritmos de Aprendizado de Máquinas 32:08
- SVM (Support Vector Machine) - Algoritmos de Aprendizado de Máquinas 23:06
- O Aprendizado Não Supervisionado e a Base Teórica do K Means 23:12
- Como Usar o K-Means para Clusterizar (Agrupar os Dados)? 31:33
- Primeiros Passos em R e RStudio 16:36
- A ciência Além dos Dados - Ética em Data Science 22:52
- Condicionais e Estruturas de Repetição em R [Linguagem R] 25:30
- Estruturas de Dados em R 21:51
- Tratamento de Variáveis de Texto de um Dataset Real 36:02
- 6 Datasets para Começar seu Portfólio de Ciência de Dados 30:52
- Criando um README no seu perfil do GitHub para Melhorar seu Portfólio 25:51
- Padronização e Normalização de Dados para Ciência de Dados 30:21
- O que é Ciência de Dados? 20:49
- Como Aprender CIÊNCIA DE DADOS do ZERO? 25:14
- Trabalhando com Bases de Dados (Datasets) Desbalanceadas em Projetos de Ciência de Dados 22:06
- Seleção de Recursos (Feature Selection) em Projetos de Ciência de Dados 24:32
- O que são Redes Neurais e Deep Learning 13:55
- O Perceptron - A Estrutura Base de Redes Neurais e Deep Learning 21:52
- Projeto Real para seu Portfólio de Ciência de Dados - House Prices do Kaggle 28:59
- Análise do Titanic - Parte 1 - Projeto de Ciência de Dados 32:20
- Análise do Titanic - Parte 3 - Projeto de Ciência de Dados - Engenharia de Variáveis/Recursos 48:31
- Análise do Titanic - Parte 2 - Projeto de Ciência de Dados - Tratando as Colunas de Texto 20:15
- Análise do Titanic - Parte 4 - Projeto de Ciência de Dados - Teste Modelos e Melhora de Parâmetros 29:54
- O que é Ciência de Dados? 05:19
- 7 Maneiras de Criar DataFrames com Pandas 33:23
- 🐼 Como Criar Categorias no Pandas? 56:06
- Análise Exploratória Automática com Python - Ydata Profiling 53:57
- Padronizando Nomes de Colunas no Pandas 45:09
- 🐼 Análise de Dados com Pandas Where e NumPy Where 43:43
- 🐼 Dominando o Método query do Pandas 39:33
- 🐼 Reshaping no Pandas [Pivot, Pivot Table, Stack e Unstack] 44:22
- Criando Diagramas de Pareto com Matplotlib 53:15
- A Melhor Forma de se Tornar um Cientista de Dados 36:35
- Combinando Boxplots com Histogramas Usando Seaborn 01:12:50
- Deixando Seu código Pandas Mais Rápido 33:27
- Otimizando Dataframes do Pandas 50:13
- Como usar Ciência de Dados para Virar uma Referência no Mercado de Trabalho 54:31
- Melhores Formatos para Salvar seus Dados csv x parquet x feather 42:00
- Raspagem de Dados com Pandas 42:06
- Placas de Vídeo Gratuitas para Ciência de Dados 24:53
- Entendendo o Método Explode do Pandas 44:48
- Entendendo a Função melt do Pandas 43:04
- Entendendo a Função wide to long do Pandas 54:05
- Entendendo a Função Crosstab do Pandas 52:19
- Projeto de Dados em 1 aula - Clusterização com Python [Completo] 22:40
- Ainda vale a pena migrar para a área de dados? 10:40
- As Melhores Bibliotecas de Python para Dados (Ranking Completo) 23:31
Related learning topics
Take this course with you
Download the app to continue lessons from your phone anytime.
![CURSO: Ciencia de Datos con Python [Aprendizaje Automático]](https://i.ytimg.com/vi/OXwkAWFFq9w/hqdefault.jpg)
