Mini-Curso de Ciência de Dados Avançada: Aprenda Machine Learning em 7 Dias
Se você é desenvolvedor e está curioso para ir além dos conceitos básicos de aprendizado de máquina, este mini-curso de ciência de dados foi feito para você. Em apenas sete dias, você descobrirá como aplicar os modelos de machine learning mais comuns para levar seus projetos ao próximo nível. Quer esteja imerso no mundo do Python, ou interessado nas ferramentas de ciência de dados como pandas e scikit-learn, este guia prático é a chave para expandir suas habilidades práticas e teóricas.
Quem Deve Participar Deste Mini-Curso?
Nosso mini-curso foi especialmente projetado para desenvolvedores que já têm uma base sólida em Python. Veja se este curso é adequado para você com os seguintes perfis:
- Desenvolvedores com experiência em codificação: Capacidade de criar scripts em Python e configurar ambientes de desenvolvimento é essencial.
- Conhecimento básico em aprendizado de máquina: Uma compreensão geral dos modelos de machine learning e suas particularidades é preferível.
- Familiaridade com ferramentas de ciência de dados: Experiência com notebooks Jupyter ou manipulação de dados usando pandas é um plus significativo.
Estrutura do Mini-Curso
O mini-curso é planejado para ser concluído em sete dias, com cada seção exigindo cerca de 30 minutos de dedicação. Desenvolvidos para serem flexíveis, os módulos permitem que você estude ao seu próprio ritmo, mas sugerimos completar uma seção por dia.
- Obter os Dados
- Encontrar Colunas Numéricas para Regressão Linear
- Executar Regressão Linear
- Interpretar Fatores
- Seleção de Características
- Árvore de Decisão
- Floresta Aleatória e Probabilidade
Desafios Práticos e Exercícios
Cada seção do curso oferece desafios práticos que consolidam seu aprendizado. Por exemplo, você será incentivado a identificar o país com dados de PIB faltantes usando pandas. Em outro exercício, você encontrará e removerá países com três ou menos valores faltantes em colunas específicas.
Exercício de Regressão Linear
Depois de preparar suas colunas numéricas, você executará uma regressão linear para prever valores. Aqui você experimentará a real aplicação do scikit-learn, desenvolvendo uma compreensão mais profunda de como os modelos de aprendizado funcionam em um contexto real.
Conclusão e Próximos Passos
Completar este mini-curso é apenas o começo da sua jornada em ciência de dados. Com as habilidades adquiridas, você será capaz de interpretar dados usando modelos de aprendizado de máquina, explorar regressão linear e árvores de decisão, e muito mais. Continue praticando, aprimorando suas habilidades e explore novas técnicas para sustentar sua ascensão no universo da ciência de dados.
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