Plano de Estudo
Data Science - Machine Learning Essentials
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Na formação de Machine Learning Essentials você aprenderá a extrair informações de dados e utilizar técnicas de classificação, regressão e clustering para tomada de decisão. Aqui você também desenvolverá um senso crítico em relação a escolha das métricas utilizadas para a avaliação de cada modelo e práticas adotadas para que seus modelos apresentem uma maior capacidade de generalização.
Criado por
Giulia Zanon de Castro
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
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Curso Python para Data Science: linguagem e Numpy
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Curso Python para Data Science: Funções, Pacotes e Pandas
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Curso Data Visualization: criação de gráficos com o Matplotlib
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Podcast Casos bacanas de Data Science – Hipsters #106
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Artigo Média ou mediana? Entendendo cada uma
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Curso Machine Learning: classificação com SKLearn
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Curso Python Scikit-Learn: regressão, classificação e clustering
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Curso Estatística com Python: testes de hipóteses
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Curso Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros
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Site Métricas de Avaliação em Machine Learning: Classificação | by Kunumi | Kunumi Blog | Medium
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Curso Clustering: k-means, DBSCAN e mean shift
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Podcast Redes Neurais – Hipsters #165
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Site Denilson Alves Pereira - Redes Neurais e Deep Learning
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Curso Deep Learning parte 1: Keras
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Video Videoaula cnn-01 - Introdução à Redes Neurais Convolucionais - YouTube
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Video Videoaula cnn-02 - Operação de Convolução - YouTube
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Video Videoaula cnn-06 - ConvNet - Rede Neural Convolucional - YouTube
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Video Videoaula cnn-08a - Notebook - Classificacao de Imagens - YouTube
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Site Applied Deep Learning - Part 4: Convolutional Neural Networks | by Arden Dertat | Towards Data Science
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Site Denilson Alves Pereira - Redes Neurais Convolucionais
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Curso Redes Neurais Convolucionais: Deep Learning com PyTorch
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