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Bootcamp transformador Ciência de dados e IA para crescimento na carreira
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O que vai aprender
Orientá-lo através de um currículo especialmente concebido para o levar de "apenas curioso" a "totalmente certificado" em ciência de dados em apenas 12 semanas (a tempo inteiro).
Fundação
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git e GitHub, Álgebra Linear, Probabilidades e Estatística.
Análise de dados
Análise de dados, preparação de dados, visualização de dados e exploração de dados.
Aprendizagem automática clássica
Aprendizagem automática, aprendizagem supervisionada e não supervisionada, melhoramento de modelos de aprendizagem automática, Naive Bayes, SVM, Random Forests, pipelines de aprendizagem automática e classificação.
Aprendizagem profunda
Redes neurais (implementação, resolução de problemas)
Processamento de linguagem natural
Codificação de texto para NLP, Redes Neuronais Recorrentes (RNN), LSTM, Mecanismos de Atenção, Modelo de Transformação e construção de chatbots.
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Capítulo 0: Pré-Trabalho
A ciência de dados tem sido uma das carreiras de maior prestígio nos últimos anos. Envolve lidar com dados, limpá-los, avaliá-los e desenvolver modelos de aprendizado de máquina para prever resultados de eventos. Neste capítulo, abordaremos os fundamentos da ciência de dados para prepará-lo para iniciar sua jornada de aprendizado.
Introdução ao Python
- Linguagem e história Python
- O básico do Python
- Estruturas de dados fundamentais em Python
- Classes e objetos
- Módulos e Pacotes
- Entrada/Saída
- Erros e exceções
Ambientes
- Ambientes Python
- Anaconda
- Cadernos Jupyter
SQL e bancos de dados
- Fundamentos de SQL
- Consultas SQL
Álgebra Linear
- Escalares e vetores
- Matrizes
- Normas
Git e GitHub
- Introdução ao controle de versão
- Fluxo de trabalho
- Inspecionando Repositórios
- Desfazendo alterações
- Buscando e extraindo alterações
- Empurrando Mudanças
Projeto: Ajuste de Curva
- Este projeto trata de resolver o problema de 'ajuste de curva', que envolve encontrar a melhor equação de curva para ajustar um determinado conjunto de dados. Ele irá guiá-lo através de um exemplo deste problema e está dividido em seções, onde cada seção exercitará o uso de conceitos fundamentais como OOP, SQL, Álgebra Linear e o fluxo de trabalho final de aprendizado de máquina.
Porquê aprender connosco?
- Rápido.
- Turmas pequenas.
- Coaching de carreira 1:1 adaptado individualmente à sua experiência e objectivos.
- Aprendizagem à distância, a partir de qualquer parte do mundo.
Comunidade de aprendizagem
9.9/10
Pontuação do promotor líquido*
5/5
Conhecimento do professor*
5/5
Relevância para o sector*
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