Plano de Estudo
Plano de Estudos para Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
38 cursos
Criado por
Cláudio de Arimatéa Torcato
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 Spark: apresentando a ferramenta
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Curso Spark: streaming de dados
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Curso Spark: trabalhando com regressão
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Curso Spark: criando modelos de classificação
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Curso Spark: processamento de linguagem natural
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Curso Spark: sistema de recomendação
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Curso Data Science: analise e visualização de dados
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Curso Python Pandas: tratando e analisando dados
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Curso Estatística com Python: frequências e medidas
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Curso Estatística com Python: probabilidade e amostragem
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Curso Regressão linear: testando relações e prevendo resultados
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Curso Regressão Linear: técnicas avançadas de modelagem
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Curso Data Visualization: criação de gráficos com o Matplotlib
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Curso Data Science: testes estatísticos com Python
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Curso Análise de experimentos: testes, mapas de cores e análises dos dados.
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Curso Redes Neurais: Deep Learning com PyTorch
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Curso Treinando uma Rede Neural: Deep Learning com PyTorch
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Curso Redes Neurais Recorrentes: Deep Learning com Pytorch
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Curso Power BI: mergulhando na linguagem M
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Curso Power BI: modelagem de dados
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Curso Power BI: aplicando DAX ao negócio
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Curso Machine Learning: classificação com SKLearn
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Curso Machine Learning: classificação por trás dos panos
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Curso Machine Learning: lidando com dados de muitas dimensões
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Curso Clustering aplicado: recomendando músicas com K-Means
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Curso Clustering: extraindo padrões de dados
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Curso Machine Learning: validação de modelos
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Curso Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros
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Curso Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória
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Curso Python para Data Science: primeiros passos
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Curso Python para Data Science: trabalhando com funções, estruturas de dados e exceções
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Curso NumPy: análise numérica eficiente com Python
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Curso Pandas: conhecendo a biblioteca
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Curso Pandas I/O: trabalhando com diferentes formatos de arquivos
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Curso Pandas: selecionando e agrupando dados
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Curso Pandas: transformação e manipulação de dados
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Curso Python para Data Science: linguagem e Numpy
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Curso Apache Beam: Data Pipeline com Python
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