8 Projetos de Machine Learning em Python

ÚLTIMAS VAGAS !!!!!!

Venha fazer projetos de machine learning comigo. Começarei do ZERO explicando o que é machine learning e como funciona. A cada projeto irá aumentar um pouco a dificuldade e iremos abarcar todos casos possíveis com OITO diferentes bases de dados.

Você pode ficar à vontade para tirar qualquer dúvida durante a aula.

Vamos ficar fim de semana juntos saindo do zero ao data scientist ???

Quem sou eu?

Olá, eu sou o Fabrício Giordanelli.

Sou cientista de dados há mais de oito anos e no último ano me tornei engenheiro de machine learning.

Quero compartilhar todos meus conhecimentos e experiências com esse curso. A idealização desse curso só foi possível com muito trabalho, estudo diário e vivência de anos em empresas.

Trabalhei em quatro grandes seguradoras, fui parceiro em uma consultoria de big data/machine learning, onde atuei em segmentos especializados: varejo, alimentação, marketing digital e Telecomunicações/Internet. Atualmente sou engenheiro de machine learning com especialidade em logística para o exterior.

Atuei com modelos lineares generalizados para precificação de automóveis, machine learning aplicado à fraude em automóveis e saúde, subscrição para prever e detectar riscos/padrões com modelos estatísticos, criação de personas para campanha de marketing focado em baixa renda, modelos de elasticidade de preços e modelo para diminuir a taxa de churn (cancelamento), modelo marketing mix modeling para maximizar campanha de marketing e muito mais.

Quer saber mais ?

Meu linkedin é:

https://www.linkedin.com/in/fagiordanelli/

Meu instagram é:

@fabricio.giordanelli

Público-alvo

Curso para quem já está ou quer entrar na carreira de Data Science e aprender a criar soluçōes com machine learning utilizando tanto algoritmo de classificação, regressão e clusterização para entregar soluções baseadas em dados.

Objetivo

Após o curso, o aluno será capaz de:

criar soluções de machine learning tanto supervisionado de regressão e classificação e também não supervisionado.

Por que fazer esse curso ?

Os projetos de ciência de dados oferecem uma maneira promissora de começar sua carreira neste campo. Você não apenas aprende ciência de dados aplicando-a, mas também obtém projetos para mostrar em seu currículo! Hoje em dia, os recrutadores avaliam o potencial de um candidato por seu trabalho e não colocam muita ênfase nas certificações. Não importaria se você apenas dissesse a eles o quanto você sabe, se não tiver nada para mostrar a eles! É aí que a maioria das pessoas luta e perde.

Você pode ter trabalhado em vários problemas antes, mas se você não pode torná-los apresentáveis ​​e fáceis de explicar, como alguém poderia saber do que você é capaz? É aí que esses projetos irão ajudá-lo. Pense no tempo que você gastará nesses projetos, como nas sessões de treinamento. Quanto mais tempo você passar praticando, melhor você se tornará!

Certificamo-nos de fornecer a você uma amostra de uma variedade de problemas em diferentes domínios.

Quais bases que serão usadas ?

As mais famosas para ensinar quem está começando. Essas bases têm todos os casos possíveis para você entender BEM machine learning.

O que será ensinado :

1. Qual ferramenta as empresas utilizam?
2. E como instalar pacotes?
3. Quais pacotes preciso aprender ?
4. O que é e como se divide o machine learning?
5. Qual é o meu tipo de problema?
6. Por que separar a base em treino/validação/teste?
7. Ou talvez em validação cruzada?
8. O que faço com valores fora do padrão?
9. Posso ignorar valores vazios?
10. O que faço com variáveis que têm escalas diferentes, como quilo e reais?
11. E com variável texto?
12. O que é Data Leakage no machine learning?
13. Para que serve o pipeline no machine learning?
14. Qual melhor algoritmo de machine learning para os meus dados?
15. Logistic Regression
16. Linear Discriminant Analysis
17. K-Nearest Neighbors
18. Classification and Regression Trees
19. Naive Bayes
20. Support Vector Machines
21. etc
22. O que é algoritmo white-box e black-box?
23. Qual métrica usar para o meu tipo de problema?
24. Como interpretar uma Matriz de Confusão?
25. O que é Curva ROC e como interpretá-la?
26. Como encapsular o modelo e usá-lo mais tarde.

e muito mais!!!

Bônus!!

Os 27 pontos de manipulação de dados que todo cientista de dados precisa saber.

O material de bônus é em PDF! Editado e atualizado com a última versão do pandas.

1. Criar um DataFrame à mão
2. Abrir um arquivo csv
3. Mudar index
4. Quais são os tipos de dados
5. Trocar os tipos de dados
6. Renomear colunas
7. Remover valores duplicados
8. Ver valores distintos em uma coluna
9. label/encoding valores de uma coluna (ex: azul = 1, rosa = 2, verde = 3)
10. Selecionar duas colunas pelo nome
11. Selecionar duas colunas pela posição
12. Selecionar duas linhas pela posição e duas colunas pelo nome
13. Remover duas colunas
14. Remover duas linhas
15. Filtrar
16. Ordenar colunas
17. Somar a quantidade de valor vazio por coluna
18. Remover todas linhas que tenham valor vazio
19. Imputar em coluna que tenha valor vazio o valor de -1 (coluna numérica) e a letra "a" (coluna caractere)
20. Imputar em coluna que tenha valor vazio a média (coluna numérica) e a moda (coluna caractere)
21. Criar uma nova coluna com o valor 1
22. Criar uma nova coluna que seja a soma/multiplicação de duas existentes
23. Criar uma nova coluna baseada em uma anterior com uma condicional
24. Agrupar variável e sumarizar pela countagem, soma e média
25. Criar uma nova coluna com o percentual após agrupada
26. Reshape dados - formato wide para long
27. Reshape dados - formato long para wide

Veja alguns vídeos para entender o que será ensinado:

1) Quanto tempo tenho acesso a esse curso?

O curso é vitalício. Você sempre poderá acessá-lo.

2) Precisa ter experiência anterior?

ZERO. Eu vou te orientar do zero para o mercado de trabalho.

3) E se eu não gostar do curso?

Devolvo seu dinheiro de forma integral e na hora. Só mandar e-mail para [email protected]. Não precisa falar o porquê.

4) O curso é para quem está iniciando ou para quem já tem experiência?

Para os dois.

5) As aulas serão ao vivo ou gravadas?

Todas ao vivo. Mas ficarão gravadas para assistir posteriormente se quiser.

6) Como funciona o suporte ao aluno?

Poderá tirar dúvidas no grupo do Whasapp. Terá o meu suporte e de todos do grupo.

7) Mas eu ainda tenho algumas dúvidas...

Tire qualquer dúvida comigo no instagram: @fabricio.giordanelli