Plano de Estudo
Data Science - D
46 cursos
Passo a passo
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Conteúdo do plano
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Curso Data Science: analise e visualização de dados -
Curso Python Pandas: tratando e analisando dados -
Curso Python Scikit-Learn: regressão, classificação e clustering -
Curso Data Science: análise de series temporais -
Curso Data analysis: introdução a séries temporais e análises -
Curso Data Science: modelos de regressão por baixo dos panos -
Curso Regressão linear: testando relações e prevendo resultados -
Curso Regressão Linear: técnicas avançadas de modelagem -
Curso Previsões de série temporal: COVID-19 -
Curso Análise de série temporal: COVID-19 -
Curso MLOps: Machine Learning e APIs -
Curso Clustering: extraindo padrões de dados -
Curso MLOps: deploy de modelos -
Curso Árvores de Decisão: aprofundando em modelos de Machine Learning -
Curso Data Mesh: uma abordagem distribuída para dados -
Curso Data Mesh: dados como produtos -
Curso Data Visualization parte 1: gráficos com uma variável -
Curso Data Visualization parte 2: gráficos com multivariáveis -
Curso Data Visualization: explorando com Seaborn -
Curso Data Visualization: criação de gráficos com o Matplotlib -
Curso Machine Learning: classificação com SKLearn -
Curso Machine Learning: validação de modelos -
Curso Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros -
Curso Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória -
Curso Machine Learning: classificação por trás dos panos -
Curso Linguagem Natural parte 1: NLP com análise de sentimento -
Curso Linguagem Natural parte 2: continuando com a análise de sentimento -
Curso Classificação multilabel de textos: múltiplos contextos em NLP -
Curso Machine Learning: intro a sistemas de recomendação em Python -
Curso Machine Learning: avançando com tipos diferentes de classificação -
Curso Machine Learning: lidando com dados de muitas dimensões -
Curso Machine Learning: Credit Scoring -
Curso Data Analytics: Machine Learning com Google Cloud Platform -
Curso Data Analytics: Machine Learning no Marketing Digital -
Curso Modelos preditivos em dados: detecção de fraude -
Curso Clustering aplicado: recomendando músicas com K-Means -
Curso Clusterização de dados: segmentação de clientes -
Curso MLflow: gestão do ciclo de vidas de modelos de ML -
Curso Análise de componentes principais: elaboração de rankings com o PCA -
Curso Estatística com Python: frequências e medidas -
Curso Estatística com Python: probabilidade e amostragem -
Curso Estatística com Python: testes de hipóteses -
Curso Estatística com Python: Correlação e Regressão -
Curso Data Science: testes estatísticos com Python -
Curso Estatística II: Aprofundando em hipóteses e correlações -
Curso Análise de experimentos: testes, mapas de cores e análises dos dados.
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