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Curso de Machine Learning - Agrupamento com K-Means

Aprenda com resolver problemas de aprendizagem não supervisionada com agrupamento com o algoritmo K-Means

Nível Iniciante Categoria E mais

  • Curso com 01h10 de vídeos
  • Certificado com 4 horas
  • 12 exercícios

Sobre o curso

A Ciência de Dados ou Data Science, é uma das áreas que mais crescem nos últimos anos. Isso pelo fato de vivermos num mundo cada vez mais conectado. Por dia, milhares e milhares de dados são gerados em diferentes plataformas e por diferentes plataformas. Para conseguirmos extrair o valor que há nesses dados, é necessário que haja pessoas capacitadas para processar estes dados, limpá-los, integrá-los e aplicar matemática e estatística a fim de extrair insights valiosos ao negócio.

A proposta desse curso é apresentar como alguns algoritmos funcionam e como utilizá-los em problemas reais para obter insights por meio da análise preditiva para resolver problemas de aprendizagem não supervisionada com agrupamento

A Ciência de Dados ou Data Science, é uma das áreas que mais crescem nos últimos anos. Isso pelo fato de vivermos num mundo cada vez mais conectado. Por dia, milhares e milhares de dados são gerados em diferentes plataformas e por diferentes plataformas. Para conseguirmos extrair o valor que há nesses dados, é necessário que haja pessoas capacitadas para processar estes dados, limpá-los, integrá-los e aplicar matemática e estatística a fim de extrair insights valiosos ao negócio.

A proposta desse curso é apresentar como alguns algoritmos funcionam e como utilizá-los em problemas reais para obter insights por meio da análise preditiva para resolver problemas de aprendizagem não supervisionada com agrupamento

O que irá aprender?

Nesse curso abordaremos sobre diversos algoritmos que podem ser utilizados para resolver problemas de agrupamento, ou seja, quando queremos agrupar padrões e tendências. Você terá conhecimentos que vão desde a teoria até a prática, passando por exercícios de fixação.

Dentre outras coisas, você aprenderá a:

  • Importar Dados com Pandas
  • Fundamentação teórica do algoritmo KMeans e suas aplicabilidades.
  • Realizar o treinamento e a previsão de um modelo preditivo utilizando KMeans.
  • Aplicar o KMeans em um conjunto de dados aleatórios e em um dataset real com o objetivo de agrupar clientes em uma concessionária de crédito.

Pra quem é esse curso?

Profissionais de TI que almejam conhecer mais a respeito de aprendizado de máquina com o intuito de resolver problemas de agrupamento utilizando o algoritmo KMeans.

Metodologia

  • Videoaulas
  • Texto e imagens
  • Início Imediato
  • Testes de aprendizado

Sobre o professor

Rodrigo Macedo

Rodrigo Macedo

Profissional de Tecnologia da Informação Voltado para o Data Science e Instrutor de Cursos Online. Durante alguns anos de docência, busquei ministrar disciplinas a muitos alunos do IFMA, nos últimos meses, meu objetivo tem sido levar conhecimento para outros alunos, por meio da internet, transmitindo os conhecimentos e as experiências que adquiri em minha carreira.

Conteúdo programático

  1. Introdução

    Nessa aula vamos detalhar o processo de instalação do Anaconda no Windows, Linux e MacOS

    2 aulas
    • Apresentação
    • O código fonte do curso está no Github
  2. Teoria KMeans

    Nessa aula vamos abordar sobre introdução, premissas e aplicações do KMeans

    4 aulas
    • Introdução
    • Premissas
    • Aplicações
    • Questionário
  3. Prática KMeans

    Nessa aula vamos definir os dados e realizar o treinamento e previsão de dados com o KMeans

    4 aulas
    • Definindo os dados
    • Treinamento do modelo
    • Definição de grupos
    • Questionário
  4. KMeans - Dados aleatórios

    Nessa aula vamos realizar o treinamento e previsão de dados com o KMeans em dados gerados aleatoriamente pelo sklearn

    4 aulas
    • Definindo os dados
    • Treinamento do modelo
    • Definição de grupos
    • Questionário
  5. Bônus Crédito

    Nessa aula vamos utilizar KMeans para construir um modelo preditivo com o dataset crédito de clientes

    4 aulas
    • Importando os dados
    • Divisão dos dados
    • Treinamento do modelo
    • Questionário
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Formação em que esse curso está inserido

Utilizada e amada por milhares! Veja mais opiniões reais

  • Curso muito bom e prático.

  • Muito bom.

  • Muito bom, gostei muito do curso!

  • Já fui e paguei caro por um curso de C# que não me instruiu em nada, pois não tinha o conhecimento básico. Aí arrisquei no TreinaWeb, pois sempre tive preconceito com cursos assim... a distancia. Sempre achei que presencial com uma pessoa ali do seu lado era a melhor forma... estava enganado... Ótimo curso, didática excelente. E vamos agora para o Intermediário. Vlw equipe do TreinaWeb

    Depoimento - Leonardo
    C# (C Sharp) Básico
    Leonardo Nilópolis / RJ
  • Gostei muito do curso, ele abriu minha mente para o Visual Studio e o C#, deixando bem claro os usos das ferramentas. Assim como me ajudou a revisar de forma bem pratica os principais conceitos de Programação Orientada a Objetos. Recomendo.

    Depoimento - William
    C# (C Sharp) Básico
    William Poços de Caldas / MG
  • Bom, já tinha um conhecimento em programação C#, resolvi fazer o básico só por fazer e me surpreendi, vi muitas coisas novas, entendi melhor vários conceitos, enfim, estou a caminho do intermediário e recomento é um ótimo curso.

    Depoimento - Roberto
    C# (C Sharp) Básico
    Roberto Itaquaquecetuba / SP
  • Curso Excelente, otimos professores, explicação muito boa...ja estou adquirindo o proximo curso c# avançado. Indico para qualquer um e garanto um dos melhores curso que ja fiz. Parabens a toda equipe.

    Depoimento - Fabrício
    C# (C Sharp) Básico
    Fabrício Cariacica / ES
  • Esse curso para mim foi um desafio que eu recebi na empresa que eu trabalho, me fizerem uma proposta para eu aprender e me certificar em C# .NET em 90 dias. Esse curso foi minha salvação! Agora vamos para o Intermediário e por fim o Avançado!!! Agradeço...

    Depoimento - David
    C# (C Sharp) Básico
    David Fortaleza / CE
  • Ótimo curso! Realmente bastante esclarecedor e didático. O conteúdo é bem completo, abrangendo diversos assuntos de forma dinâmica e complementar, o que ajuda, e muito, no aprendizado e na visão de aplicabilidade. Além de todo o ambiente e dos recursos disponíveis tornarem o estudo mais amigável e menos cansativo.

    Depoimento - Dimitrius
    C# (C Sharp) Básico
    Dimitrius Três Corações / MG

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