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Curso de Modelos de classificação - Naive Bayes e Decision Tree

Aprenda análise preditiva com algoritmos de Naive Bayes e Decision Tree através de exemplos reais

Nível Iniciante Categoria E mais

  • Curso com 01h33 de vídeos
  • Certificado com 8 horas
  • 15 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

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

O que irá aprender?

Nesse curso abordaremos sobre diversos algoritmos que podem ser utilizados para resolver problemas de classificação, ou seja, quando queremos prever um valor categórico, você terá conhecimentos que vão desde a teoria até a prática, passando por exercícios de fixação.

Dentre outras coisas, você aprenderá a:

  • Fundamentação teórica do algoritmo Naive Bayes e suas aplicabilidades;
  • Importar dados utilizando o Pickle;
  • Realizar o treinamento e a previsão de um modelo preditivo utilizando o algoritmo Naive Bayes;
  • Fundamentação teórica do algoritmo Decision Tree e Random Forest, bem como, suas aplicabilidades em projetos reais.

Pra quem é esse curso?

Profissionais de TI que almejam conhecer mais a respeito da Obtenção e Pré-Processamento de Dados.

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 Naive Bayes

    Nessa aula vamos abordar sobre conceitos iniciais, equação, problema e solução do algoritmo Naive Bayes

    5 aulas
    • Conceitos
    • Equação
    • Problema
    • Solução
    • Questionário
  3. Prática Naive Bayes

    Nessa aula vamos importar os dados usando o Pickle e realizar o treinamento e previsão de dados com o algoritmo Naive Bayes

    5 aulas
    • Importando os Dados
    • Treinamento do Modelo
    • Prevendo Valores
    • Utilizando Gráficos
    • Questionário
  4. Teoria Decision Tree

    Nessa aula vamos abordar sobre conceitos, características e aplicabilidade do algoritmo Decision Tree

    4 aulas
    • Conceitos
    • Características
    • Aplicabilidade
    • Questionário
  5. Prática Decision Tree

    Nessa aula vamos importar os dados usando o Pickle e realizar o treinamento e previsão de dados com o algoritmo Decision Tree

    5 aulas
    • Treinando o Modelo
    • Prevendo valores
    • Balanceamento de Classes
    • Utilizando gráficos
    • Questionário
  6. Random Forest

    Nessa aula vamos importar os dados usando o Pickle e realizar o treinamento e previsão de dados com o algoritmo Random Forest

    4 aulas
    • Conceitos
    • Implementando modelo
    • Comparando resultados
    • Questionário
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Formação em que esse curso está inserido

Utilizada e amada por milhares! Veja mais opiniões reais

  • Amei o conteudo, ótimo curso!

  • ótimo e bem exemplificado

  • Perfeito muito bom os algoritmos apresentados no curso

  • Bom curso para iniciantes.

  • 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
  • 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
  • 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
  • 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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