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Tópicos abordados:
1) Importação de conjuntos de dados
2) Limpeza dos dados
3) Manipulação de estrutura de dados
4) Resumo dos dados
5) Construção de modelos de regressão de aprendizado de máquina
6) Construção de dados pipeline
A análise de dados com Python será realizada por meio de palestras, laboratórios e tarefas. Ele inclui as seguintes partes:
Bibliotecas de análise de dados:aprenderá a usar bibliotecas Pandas, Numpy e Scipy para trabalhar com uma amostra de conjunto de dados. Apresentaremos o pandas, uma biblioteca de código aberto, e a usaremos para carregar, manipular, analisar e visualizar conjuntos de dados. Em seguida, apresentaremos outra biblioteca de código aberto, a scikit-Learn, e usaremos alguns de seus algoritmos de aprendizado de máquina para criar modelos inteligentes e fazer previsões interessantes. Se você optar por fazer este curso e receber o certificado do curso Coursera, você também ganhará um selo digital da IBM.
Syllabus
WEEK 1: Importando conjuntos de dados
WEEK 2: Manipulação de dados
WEEK 3: Análise de dados exploratórios
WEEK 4: Desenvolvimento de modelos
WEEK 5: Avaliação do modelo
WEEK 6: Tarefa final
WEEK 7: Selo digital da IBM
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