Curso Introdutório Data Science

Curso introdutório ministrado por Divaldo Valente, Data Scientist. Tem curiosidade em aprender a programar? Já ouviu falar nas notícias sobre a ascensão da Aprendizagem Mecânica em todos os campos? Neste curso online o aluno irá criar um pequeno projeto centrado no desenvolvimento das suas competências como cientista de dados.

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Curso introdutório ministrado por Divaldo Valente, Data Scientist.

Tem curiosidade em aprender a programar? Já ouviu as notícias sobre a ascensão da Machine Learning em todos os campos?

Neste curso online o aluno irá criar um pequeno projeto centrado no desenvolvimento das suas competências como Data Scientist. Está dividido em 4 módulos nos quais irá cobrir os 4 aspectos principais das tecnologias mais solicitadas no mercado: programação Python, Data Mining and Analysis, programação DashBoard em interfaces gráficas e desenvolvimento de modelos de Machine Learning.

No primeiro módulo irá aprender a programar em Python, uma das principais linguagens de programação atuais, adquirindo a capacidade de desenvolver os seus primeiros scripts.

Depois utilizará Python com Pandas (a ferramenta mais utilizada para o processamento de dados em Python) para analisar um conjunto de dados com que certamente estará familiarizado: os passageiros do Titanic./span>

No módulo seguinte irá criar uma interface gráfica com o PowerBI que mostra gráficos sobre que tipo de passageiros viajaram no Titanic e quais os que sobreviveram.

Finalmente, no último módulo irá desenvolver um modelo de inteligência artificial que prevê quem tem maior probabilidade de sobreviver ao Titanic, com base no sexo, idade e bilhete.

1. Introdução ao Python

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1.1 O que é Python?
2
1.2 Variáveis
3
1.3 Operadores é Condicionais
4
1.4 Funções

2. Introdução à biblioteca Pandas

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2.1 O que é Pandas?
2
2.2 Dataframes
3
2.3 Análise Descritiva
4
2.4 Limpando e Filtrando un Dataframe

3. Visualização com Power BI

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3.1 Introdução
2
3.2 Ferramentas de Plotagem
3
3.3 Tipos de Graficos e quando debem ser Usados
4
3.4 Exercicio

4. Aprendizagem mecânica com Python

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4.1 O que é ML?
2
4.2 Tipos de Problemas
3
4.3 Classificação e Regressão
4
4.4 Sobrevivendo ao Titanic

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