Cientista de machine learning Em Python

Descubra o machine learning com Python e trabalhe para se tornar um cientista de machine learning. Explore a aprendizagem supervisionada, não supervisionada e profunda.

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Descrição da Trilha

Cientista de machine learning Em Python

Domine as habilidades essenciais de Python para machine learning

Comece sua jornada para se tornar um cientista de machine learning com este abrangente programa Python. Obtenha experiência prática com técnicas de aprendizagem supervisionada, não supervisionada e profunda à medida que você trabalha com conjuntos de dados do mundo real. Ao final deste programa, você terá a confiança e as habilidades para lidar com problemas complexos de machine learning e criar modelos preditivos avançados.

Do básico do Python ao machine learning avançado

Não importa se você é novato em Python ou um programador experiente, este programa tem tudo o que você precisa. Você começará aprendendo os fundamentos da programação em Python e avançará rapidamente para conceitos avançados de machine learning. O currículo cuidadosamente selecionado inclui:

Aprendizagem supervisionada com o scikit-learn
Técnicas de aprendizado não supervisionado, como agrupamento e redução de dimensionalidade
Classificadores lineares e modelos baseados em árvores
Aumento de gradiente com o XGBoost
Engenharia de recursos e pré-processamento para machine learning
Análise e previsão de séries temporais
Processamento de linguagem natural com o spaCy
Aprendizagem profunda com PyTorch
Machine learning distribuído com o PySpark

Aprendizagem prática com projetos do mundo real

Aplique suas habilidades em projetos práticos que refletem os desafios enfrentados pelos cientistas de machine learning no setor. Você trabalhará com diversos conjuntos de dados, desde o comportamento do cliente até dados de imagem e texto, para resolver problemas do mundo real. Por meio de modelagem preditiva para a agricultura, agrupamento de espécies de pinguins da Antártica e previsão de duração de aluguel de filmes, você ganhará experiência prática ao lidar com tarefas complexas de machine learning. Além disso, você explorará estratégias para se destacar nas competições da Kaggle, refinando sua capacidade de desenvolver modelos de alto desempenho. Esses projetos ajudarão você a criar um portfólio atraente para mostrar sua experiência em machine learning a possíveis empregadores.

Prepare-se para o trabalho com habilidades sob demanda

O machine learning é uma das habilidades mais procuradas no mercado de trabalho atual. Ao concluir este programa, você estará bem preparado para:

Candidate-se a cargos de cientista de machine learning em todos os setores
Colaborar com as equipes de ciência de dados para resolver problemas complexos
Participar de competições e hackathons da Kaggle
Buscar especialização adicional em áreas como PNL, visão computacional ou big data

Por que Python para machine learning?

O Python se tornou a linguagem preferida para machine learning devido à sua simplicidade, versatilidade e amplo ecossistema de bibliotecas poderosas. Com ferramentas como scikit-learn, PyTorch e PySpark, o Python permite que você implemente algoritmos de machine learning com eficiência e os dimensione para lidar com grandes conjuntos de dados. Se você dominar o Python para machine learning, terá um mundo de oportunidades nesse campo em rápido crescimento.

Desbloqueie seu potencial como cientista de machine learning

Você está pronto para dar o primeiro passo rumo a uma carreira gratificante em machine learning? Inscreva-se hoje mesmo no programa Cientista de Machine Learning em Python e adquira as habilidades e a confiança para enfrentar os desafios de machine learning do mundo real. Com instruções de especialistas, projetos práticos e uma comunidade de aprendizagem solidária, você estará no caminho certo para se tornar um cientista de machine learning.

Pré-requisitos

Não há pré-requisitos para esta faixa

Course
1
Aprendizado Supervisionado com o scikit-learn
"Aprenda machine learning com scikit-learn em Python. Use dados reais e faça previsões poderosas!"
Project
Bônus
Predictive Modeling for Agriculture
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
Course
3
Aprendizado não supervisionado em Python
Aprenda a agrupar, transformar, visualizar e extrair insights de dados não rotulados com scikit-learn e scipy.
Project
Bônus
Clustering Antarctic Penguin Species
Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering
Course
5
Classificadores lineares em Python
Neste curso, você aprenderá sobre classificadores lineares como regressão logística e SVM.
Course
6
Aprendizado de máquina com modelos baseados em árvores em Python
Neste curso, você aprenderá a usar modelos de árvore e ensembles para regressão e classificação com scikit-learn.
Project
Bônus
Predicting Movie Rental Durations
Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.
Course
8
Extreme Gradient Boosting with XGBoost
Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.
Course
9
Análise de cluster em Python
Neste curso, você aprenderá sobre aprendizado não supervisionado com técnicas de clustering usando SciPy.
Course
10
Dimensionality Reduction in Python
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.
Course
11
Pré-processamento para aprendizado de máquina em Python
"Aprenda a limpar e preparar seus dados para aprendizado de máquina!"
Course
12
Aprendizado de máquina para dados de séries temporais em Python
"Este curso foca em engenharia de características e aprendizado de máquina para séries temporais."
Course
13
Feature Engineering for Machine Learning in Python
Create new features to improve the performance of your Machine Learning models.
Course
14
Model Validation in Python
Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.
Course
15
Hyperparameter Tuning in Python
Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.
Skill Assessment
Bônus
Machine Learning Fundamentals in Python
Course
17
Introdução ao processamento de linguagem natural em Python
Aprenda técnicas fundamentais de processamento de linguagem natural com Python e aplique-as em dados reais.
Course
18
Natural Language Processing with spaCy
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Course
19
Feature Engineering for NLP in Python
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.
Course
20
Introdução à aprendizagem profunda com PyTorch
Aprenda a criar sua primeira rede neural, ajustar hiperparâmetros e resolver problemas no PyTorch.
Course
21
Intermediate Deep Learning with PyTorch
Learn about fundamental deep learning architectures such as CNNs, RNNs, LSTMs, and GRUs for modeling image and sequential data.
Course
22
Processamento de imagens em Python
"Aprenda a processar, transformar e manipular imagens à sua vontade."
Course
23
Introduction to PySpark
Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!
Course
24
Aprendizado de máquina com PySpark
Aprenda a fazer previsões com Apache Spark usando árvores de decisão, regressões e pipelines.
Course
25
Winning a Kaggle Competition in Python
Learn how to approach and win competitions on Kaggle.