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Machine Learning - Agrupamento com classificação usando dados do jogo Fifa 19 Projeto Prático Machine Learning - Agrupamento com classificação usando dados do jogo Fifa 19

Aprenda, através de um exemplo prático, como criar um projeto em Data Science, desde à análise exploratória dos dados até à análise preditiva

Curso com 01h41 de vídeos Categoria E mais

Sobre o projeto

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 projeto prático é passar por todas as etapas de um projeto em Data Science, desde a coleta de dados, análise exploratória dos dados, visualização de dados e análise preditiva, envolvendo tanto aprendizagem não supervisionada, como, aprendizagem supervisionada.

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 projeto prático é passar por todas as etapas de um projeto em Data Science, desde a coleta de dados, análise exploratória dos dados, visualização de dados e análise preditiva, envolvendo tanto aprendizagem não supervisionada, como, aprendizagem supervisionada.

O que irá aprender?

Nesse projeto prático veremos na prática diversos conhecimentos aprendidos durante a formação de Machine Learning. O objetivo é iniciar o projeto com aprendizagem não supervisionada e ao final, alimentar o resultado desta aprendizagem para conseguir utilizar a aprendizagem supervisionada.

Dentre outras coisas, você aprenderá a:

  • Importar Dados com Pandas
  • Coletar diversos insights no dataset utilizando medidas estatísticas e visualização de dados.
  • Realizar tratamento de dados ausentes e despadronizados
  • Utilizar o algoritmo KMeans para fins de agrupamento e detecção de padrões e tendências nos dados.
  • Utilizar o algoritmo RandomForest para prever a classificação de um determinado registro, utilizando como base os grupos que foram gerados na etapa anterior.

Para quem?

Desenvolvedores e desenvolvedoras que possuam uma base sólida na linguagem Python e que já possuam alguma experiência com o uso da linguagem Python na área de Data Science e que tenham interesse em desenvolver um projeto completo em Data Science que se utilize aprendizagem não supervisionada para criação de grupos de similaridade e aprendizagem supervisionada para classificação nos dados.

Metodologia

  • Videoaulas
  • Texto e imagens
  • Início Imediato

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 projeto prático está no Github
  2. Pré-Processamento Dados

    Nessa aula vamos abordar sobre coleta, visualização e pré-processamento dos dados

    9 aulas
    • Importando os Dados
    • Gerando Insights I
    • Gerando Insights II
    • Selecionando Colunas
    • Valores Ausentes
    • Medidas Estatísticas
    • Tratamento Altura
    • Tratamento Peso
    • Padronização Dados
  3. Agrupamento

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

    5 aulas
    • Número ideal de cluster
    • Treinamento Modelo
    • Relacionando grupos
    • Percentual de grupos e posições
    • Insights
  4. Classificação

    Nessa aula vamos realizar o treinamento e previsão de dados com o RandomForestClassifier

    3 aulas
    • Divisão dos Dados
    • Treinamento do Modelo
    • Previsão Dados
Download da ementa

Utilizada e amada por milhares! Veja mais opiniões reais

  • Muito boa a formação e com um ótimo conteúdo e explicação

  • Antes de começar o curso eu já possuía um conhecimento mediano sobre C# e mesmo no módulo básico vi funcionalidades que ainda não conhecia. Ótimos métodos de aprendizagem, simples e eficaz. Recomendado.

    Depoimento - Carlos
    C# (C Sharp) Básico
    Carlos Poços de Caldas / MG
  • 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 para iniciação a linguagem de C#. Tive uma certa familiaridade pois já conhecia JAVA, sendo assim fez com que muitos conceitos acabaram sendo reforçados e fixados. Em relação aos vídeos as aulas são muito didáticas e dinâmicas, e isso é ótimo.

    Depoimento - Caio
    C# (C Sharp) Básico
    Caio São Gonçalo / RJ
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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

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