04 nov - 2019 • 19:00 > 16 dez - 2019 • 22:00
Machine Learning Fundamentos
O Curso Machine Learning Fundamentos é preparatório para a entrada do aluno no mundo da ciência de dados. O aluno terá à sua disposição conteúdos teóricos e práticos. O aluno criará um laboratório com a ferramenta Anaconda-navigator e Jupyter Notebook. Terá contato com algoritmos, reconhecimento de padrões, modelos preditivos e muito mais.
Aulas segundas e quartas-feiras
Datas: 04/11/2019 à 16/12/2019
Horários: 19h às 22h
Coffee break incluso
Pré requisito:
Fundamentos em linguagens de programação.
Obs: Trazer notebook
Ementa do Curso
1. Introdução a Data Science
a. O que é Data Science
b. Evolução tecnológica, disrupção e inovação
c. Aplicabilidade
d. Carreiras e oportunidades em Data Science
2. Criando o laboratório para o curso
a. Anaconda-Navigator
i. Introdução ao Anaconda
ii. Instalando o Anaconda-navigator
b. Jupyter Notebook
i. Introdução ao Jupyter Notebook
ii. Criando o primeiro notebook
iii. PyPI (Python Package Index)
c. Desenvolvendo com Python (visão rápida)
i. A linguagem (Overview Geral / Shell)
ii. Variáveis / Tipos de dados (String/Numeros/Tuplas/Listas)
iii. Lógica/Condicionais
iv. Funções/Módulos/Loops/pacotes
v. Estruturas (Dados/condicionais/repetição)
vi. Tratamento de erros.
d. DataFrames/Pacotes/Bibliotecas
iv. Pandas
v. Numpy
vi. Matplotlib
vii. Scipy
viii. Scikit-learn
3. Introdução a Machine Learning
a. Fundamentos de ML
i. Aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço
ii. Overfitting e generalização
iii. Classificação e validação
iv. Agrupamento
v. Regressão
b. Algoritmos
i. Árvore de decisão
ii. Naive Bayes
iii. AdaBoost
iv. K-fold
v. KNN
c. Reconhecimento de padrões e Modelos preditivos
i. Introdução
ii. Classes de reconhecimento
iii. Estruturas de um sistema de reconhecimento
iv. Predição
v. K-vizinhos mais próximos
vi. Kmeans
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