Plano de Estudo

Data Science, deep learning e python

66 cursos

Esse plano de estudo foi criado baseado em meus interesses pessoais!

São cerca de 433 Horas no total, espalhadas por 49 cursos!

Estes são todos os cursos neste plano de estudo:

  1. Python para Data Science 10h
  2. Python para Data Science: linguagem e Numpy 12h
  3. Python para Data Science: Funções, Pacotes e Pandas 10h
  4. Curso de Python Pandas: tratando e analisando dados 12h
  5. Data Visualization: explorando com Seaborn 6h
  6. Data Visualization: técnicas de visualização com Google Sheets 8h
  7. Corretor Ortográfico em Python: aplicando técnicas de NLP 10h
  8. Estatística com Python: frequências e medidas 10h
  9. Estatística com Python: probabilidade e amostragem 10h
  10. Estatística com Python: testes de hipóteses 10h
  11. Estatística com Python: Correlação e Regressão 10h
  12. Regressão linear: testando relações e prevendo resultados 12h
  13. Regressão Linear: técnicas avançadas de modelagem 5h
  14. Data Science: análise de series temporais 6h
  15. Data Science: testes estatísticos com Python 6h
  16. Data Science: analise e visualização de dados. 6h
  17. Data Science: análises para saúde e medicina 8h
  18. Data Science: visualização de dados para saúde e medicina 7h
  19. Análise de experimentos: testes, mapas de cores e análises dos dados. 6h
  20. Machine Learning: classificação com SKLearn 8h
  21. Machine Learning: classificação por trás dos panos 8h
  22. Machine Learning: lidando com dados de muitas dimensões 12h
  23. Clustering aplicado: recomendando músicas com K-Means 10h
  24. Clustering: extraindo padrões de dados 9h
  25. Machine Learning: validação de modelos 8h
  26. Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros 9h
  27. Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória 8h
  28. Deep Learning parte 1: Keras 5h
  29. Deep Learning parte 2: como a rede aprende 6h
  30. Deep Learning: previsão com Keras 10h
  31. Linguagem Natural parte 1: NLP com análise de sentimento 6h
  32. Linguagem Natural parte 2: continuando com a análise de sentimento 4h
  33. NLP: regex e modelos de linguagem 12h
  34. Word2Vec: interpretação da linguagem humana com Word embedding 10h
  35. Word2Vec: treinamento de Word Embedding 10h
  36. Reconhecimento de imagens: Twitter e Computer Vision API 10h
  37. Análise e Classificação de Faces: visão Computacional com OpenCV 10h
  38. Redes Neurais: Deep Learning com PyTorch 6h
  39. Treinando uma Rede Neural: Deep Learning com PyTorch 8h
  40. Redes Neurais Convolucionais: Deep Learning com PyTorch 10h
  41. Redes Neurais Recorrentes: Deep Learning com Pytorch 10h
  42. Machine Learning: intro a sistemas de recomendação em Python 8h
  43. Classificação multilabel de textos: múltiplos contextos em NLP 10h
  44. Modelos preditivos em dados: detecção de fraude 8h
  45. Data Analytics: Machine Learning no Marketing Digital 16h
  46. Data Analytics: Machine Learning com Google Cloud Platform 12h
  47. Clusterização de dados: segmentação de clientes 8h
  48. MLOps: Machine Learning e APIs 10h
  49. MLOps: deploy de modelos 8h
Criado por Richard Rosenblat

68.3k xp

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Última atualização em

13/02/2023

O que é este plano de estudo?

Planos de estudo são sequências de cursos e outros conteúdos criados por alunos e alunas da Alura para organizar seus estudos. Siga planos que te interessem ou crie o seu próprio.

Passo a passo

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    Conteúdo do plano