Descrição:

O curso tem como objetivos introduzir o conceito de aprendizado de máquina (Machine Learning) e apresentar as etapas de um projeto de Machine Learning utilizando a linguagem Python.

Público alvo:

Analistas e especialistas quantitativos.

Pré-requisitos:

Ter participado do treinamento Introdução ao Python ou ter experiência de no mínimo 6 meses da linguagem Python e conhecimento de estatística básica.

Conteúdo:

• Revisão de Python (Linguagem Python, Python para Análise de Dados e Python para Visualização de Dados) |
• Introdução ao Aprendizado de Máquina |
• Machine Learning com Python (bibliotecas) |
• Aprendizado Supervisionado versus Aprendizado não Supervisionado |
• Introdução à Regressão |
• Regressão Linear Simples |
• Avaliação de Modelos em Modelos de Regressão |
• Métricas de avaliação em modelos de regressão |
• Regressão Linear Múltipla | Regressão Não-Linear |
• Introdução à Classificação |
• K-vizinhos mais próximos (KNN) |
• Métricas de avaliação na classificação |
• Introdução às Árvores de Decisão |
• Construindo árvores de decisão |
• Florestas Aleatórias |
• Introdução à Regressão Logística |
• Regressão Logística versus Regressão Linear |
• Treinamento em Regressão Logística |
• Máquina de vetores de suporte (SVM) |
• Introdução ao Clustering |
• K-médias (K-means) |
• Cluster Hierárquico |

Componentes Principais (PCA) |

Processamento de Linguagem Natural (PLN)

Uso Prático:

Ao final do curso, o participante terá um conhecimento básico para desenvolver e implantar modelos de aprendizagem de máquina (Machine Learning) usando Python.