Machine Learning com Python
Primeiros passos em Machine Learning utilizando a linguagem Open Source Python





Sobre o curso
Exploraremos as principais técnicas para criação de inteligências artificiais capazes de identificar padrões que passariam despercebidos pelos analistas humanos. Vá além da recomendação de produtos relacionados em e-commerce e explore as infinitas possibilidades que a inteligência artificial oferece.
Para quem esse curso é indicado?
Este treinamento foi desenvolvido pensando tanto em estudantes, como em profissionais que buscam novas habilidades e conhecimentos, e veem no machine learning e em data science um bom caminho para ampliar seus conhecimentos e seu currículo. Para um melhor acompanhamento deste curso, esperamos que você tenha conhecimentos de programação.
Por que fazer o Curso?
A princípio, podemos pensar que machine learning é algo distante da realidade do nosso dia a dia. Porém, você já pensou como é feita a recomendação de produtos em sites de compras? A simples indicação de um produto que é o mais vendido no site inteiro não necessariamente é um bom indicador de que você também vai querer aquele produto. O uso de machine learning pode ajudar a identificar padrões de compra de usuários com perfil semelhante ao seu e fazer uma sugestão muito mais eficiente.
Por que esse curso vale o investimento?
Grande quantidade de material, tudo em português e explicado passo a passo. Material de qualidade e padronizado, com vídeos em HD, manuais e scripts, tudo organizado e documentado. Conteúdo de ponta, com as tecnologias e práticas mais modernas do mercado. Fórum exclusivo no curso, com acesso direto aos instrutores que criaram o material. Suporte em até 24 horas, incluindo finais de semana e feriados.
Certificado de conclusão. Acesso a todo o material por 24 meses e conteúdo atualizado.

Instrutores experientes
Aprendendo conosco, você vai estar em contato com instrutores que têm muitas horas de projeto e diversas experiências para transmitir em sala de aula.

Analytics Architect

Frontender & Analytics Architect

Head de Treinamentos
- O que é o treinamento?
Exploraremos neste curso algumas das técnicas de machine learning mais usadas para obter informação relevante de big data. Usaremos para isto a linguagem Python, por ela possuir uma grande comunidade, com várias bibliotecas para machine learning e big data. No decorrer do curso teremos laboratórios, permitindo a você colocar a mão na massa e aplicar os conhecimentos obtidos.
- Para quem este treinamento de Machine Learning é indicado?
Este treinamento foi desenvolvido pensando tanto em estudantes, como em profissionais que buscam novas habilidades e conhecimentos, e veem no machine learning e em data science um bom caminho para ampliar seus conhecimentos e seu currículo.
Para um melhor acompanhamento deste curso, esperamos que você tenha conhecimentos de programação.
- Por que se capacitar em Machine Learning?
A princípio, podemos pensar que machine learning é algo distante da realidade do nosso dia a dia. Porém, você já pensou como é feita a recomendação de produtos em sites de compras? A simples indicação de um produto que é o mais vendido no site inteiro não necessariamente é um bom indicador de que você também vai querer aquele produto. O uso de machine learning pode ajudar a identificar padrões de compra de usuários com perfil semelhante ao seu e fazer uma sugestão muito mais eficiente.
Plano de Aula
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Visualizar01-07 - Boas Vindas (4:29)
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Iniciar08-13 - Apresentação e histórico da ferramenta (9:22)
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Iniciar14-17 - Histórico da ferramenta (5:07)
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Iniciar18-19 - LAB 01 - Instalação do Python (4:01)
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Iniciar20-27 - Entendendo o Python (15:15)
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Iniciar28-32 - Comandos do Python (10:29)
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Iniciar33-35 - LAB 02 - Instalação de bibliotecas e execução de scripts (2:44)
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Iniciar36-38 - Matplotlib (2:08)
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Iniciar39-42 - LAB 03 - Plotar gráfico a partir de pontos em um arquivo (4:31)
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Iniciar43-47 - Machine Learning (7:41)
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Iniciar48-51 - Metodologias de Machine Learning (8:07)
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Iniciar52-54 - Entendendo o Crisp DM (8:25)
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Iniciar55-56 - Modelagem, avaliação e implantação (2:31)
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Iniciar01-08 - Regressão (7:10)
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Iniciar09-12 Regressão Linear (6:26)
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Iniciar13-18 - LAB 04 - Regressão Linear em Python (4:21)
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Iniciar19-25 - Regressão Polinomial (7:26)
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Iniciar26-31 - LAB 05 - Regressão Polinomial em Python (3:44)
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Iniciar32-37 - Support Vector Regression (6:05)
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Iniciar38-43 - LAB 06 - Support Vector Regression em Python (3:59)
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Iniciar01-10 - Regressão Logística (8:05)
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Iniciar11-17 - LAB 07 - Regressão Logística com o Dataset Iris (5:30)
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Iniciar18-26 - Naive Bayes (8:06)
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Iniciar27-33 - LAB 08 - Naive Bayes (3:47)
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Iniciar34-37 - Support Vector Machines (2:04)
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Iniciar38-44 - LAB 09 - Support Vector Machines (4:40)
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Iniciar45-57 - Árvores de Decisão (10:02)
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Iniciar58-64 - LAB 10 - Árvores de Decisão (4:22)
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Iniciar65-68 - Random Forest (2:07)
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Iniciar69-75 - LAB 11 - Random Forest (4:36)
Perguntas Frequentes
Aprenda na prática e torne-se um profissional expert em Machine Learning.
Aprenda a aplicar machine learning a uma ampla variedade de aplicações utilizando a as técnicas otimizadas e validadas pelo mercado.
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