Machine Learning para Competições Kaggle - Curso 1

Aprenda passo a passo como trabalhar com bases de dados de classificação e regressão voltados a desafios reais no Python

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Português
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Machine Learning para Competições Kaggle - Curso 1
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Jan 2021
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What you will learn

Como trabalhar com bases de dados reais de classificação e regressão, aplicado em competições reais (KDD e Kaggle)

Desenvolva insights que permitam construir modelos de Machine Learning aplicados em problemas reais

Aprenda exploração de dados, feature engineering, treinamento e fine-tuning de modelos voltados para desafios reais

Crie vários tipos de gráficos para ajudar na compreensão e análise dos dados

Faça a previsão de cancelamento de conta, tendência de usar novos produtos e propensão para comprar upgrades; aplicado em uma base real de empresa de telecomunicações

Faça a previsão da tarifa de preços de corridas de táxi da cidade de Nova Iorque

Description

As competições de Ciência de Dados como aquelas postadas na plataforma Kaggle são uma ótima maneira de testar as habilidades adquiridas em cursos iniciais, e ainda aprender novas habilidades necessárias para resolver problemas reais. Entretanto, fazer essa transição entre um ambiente educacional e aquele que encontramos no Kaggle, que imita os desafios que devemos encontrar no mercado de trabalho, tende a ser um degrau muito grande, pois a natureza dos dados e dos problemas propostos aumenta de complexidade num nível que os cursos básicos não contemplam.

Pensando nisso, este curso tem o objetivo de preencher essa lacuna na formação dos cientistas de dados, mostrando detalhadamente como abordar os desafios, passando pelas fases de exploração e tratamento de dados, escolha de abordagem de solução, construção de um modelo, treinamento e validação; até a entrega de um resultado inicial em formato que pode ser submetido às competições. O entendimento desse processo é o primeiro passo para que os competidores possam desenvolver melhorias e começar sua escalada rumo ao topo dos rankings.

Neste curso focaremos em duas das principais tarefas da aprendizagem de máquina: classificação e regressão.

  1. Com relação a classificação, vamos trabalhar com uma base de dados real de uma empresa de telecomunicações do KDD Cup 2009, na qual o objetivo é modelar o comportamento do consumidor analisando três características: cancelamento da conta, tendência de usar novos produtos e serviços e a propensão para comprar upgrades ou adicionais com maior margem de lucro

  2. No que se refere a regressão, vamos trabalhar com uma base de dados real das corridas de táxi no Nova Iorque do Kaggle 2018! O objetivo é prever o valor da tarifa para uma corrida de táxi nesta cidade

Vamos desenvolver todos os códigos utilizando a linguagem Python e linha por linha, de forma que você entenda todas as análises necessárias para participar dessas competições!

Content

Introdução

Boas-vindas e conteúdo do curso
Mais sobre Inteligência Artificial
Recursos para download

Desafio 1 Classificação: KDD Cup 2009 Previsão do Comportamento de Consumidores

Estudo de caso
KDD Cup 1
KDD Cup 2
KDD Cup 3
KDD Cup 4
KDD Cup 5
KDD Cup 6
KDD Cup 7
KDD Cup 8
KDD Cup 9
KDD Cup 10
KDD Cup 11
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KDD Cup 13
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KDD Cup 15
KDD Cup 16
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KDD Cup 18
KDD Cup 19
KDD Cup 20
KDD Cup 21
KDD Cup 22
KDD Cup 23
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KDD Cup 26
KDD Cup 27
KDD Cup 28
KDD Cup 29
KDD Cup 30
KDD Cup 31
KDD Cup 32
KDD Cup 33
KDD Cup 34
KDD Cup 35
KDD Cup 36
KDD Cup 37

Desafio 2 Regressão: Kaggle – Previsão de Tarifa de Táxi de Nova Iorque

Estudo de caso
Kaggle 1
Kaggle 2
Kaggle 3
Kaggle 4
Kaggle 5
Kaggle 6
Kaggle 7
Kaggle 8
Kaggle 9
Kaggle 10
Kaggle 11
Kaggle 12
Kaggle 13
Kaggle 14
Kaggle 15
Kaggle 16
Kaggle 17
Kaggle 18
Kaggle 19
Kaggle 20
Kaggle 21
Kaggle 22
Kaggle 23
Kaggle 24
Kaggle 25
Kaggle 26
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Kaggle 28
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Kaggle 40
Kaggle 41
Kaggle 42
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Kaggle 44
Kaggle 45
Kaggle 46
Kaggle 47
Kaggle 48

Reviews

Jeferson
January 25, 2022
Curso incrível, não apenas te prepara para competições Kaggle mas também para aplicações em alguma empresa que for trabalhar.
Katharine
July 16, 2020
Gostei bastante do curso, as aula são muito bem explicadas e servem não só para competições como para o mercado de trabalho. Eu já tinha dado uma olhada no Kaggle e poder ter uma aula só sobre as manipulações dos dados completamente em português é melhor ainda. Mesmo com um nível avançado de inglês, o linguajar mais técnico soa mais confortável na língua portuguesa! Excelente! Parabéns!
Carlos
July 5, 2020
Excelente curso. No meu caso, o objetivo não é competir no Kaggle, mas sim aplicar no meu trabalho. E nisso o curso me atendeu satisfatoriamente. Para quem está iniciando como eu e está buscando o caminho das pedras, esse curso dá algumas instruções de como trabalhar com modelos de machine learning para classificação(previsão em qual grupo ou situação tal entidade se encaixa(Ex: Bom pagador, Mau pagador)) e regressão(previsão de valores). Ou seja, tenho os dados, mas o que faço com eles? Dentre as principais instruções, explicando como faz, posso destacar: O recurso de feature engineering(consiste basicamente em criar novas propriedades RELEVANTES que ajudarão o modelo de machine learning entender melhor o padrão dos dados), atividades de pré processamento(Onde basicamente você testa vários modelos, testando vários parâmetros(otimização de modelo) e usando ferramentas de avaliação de performance do modelo(nesse curso eu aprendi a validação cruzada e a métrica RMSE(Root Mean Square Error) que quanto menor, significa que seu modelo está acertando mais)). Vamos para o próximo!
Vagner
June 15, 2020
Curso minuciosamente explicado e mostrando bem como é trabalhar com dados do Kaggle. Recomendo muito! Parabéns ao instrutor
Renato
March 4, 2020
Achei o curso bem interessante, pois trata de muitos aspectos necessários não apenas para essa competição em específico, mas insights e percepções que serão necessário no mercado de trabalho em si. Espero que haja outros cursos relativos as competições Kaggle para poder aprender não apenas técnicas, mas estratégias p/ trabalhar com os tipos de dados específicos p/ cada competição.
Renato
November 11, 2019
O no primeiro estudo de caso gostei bastante da parte feature importance e a parte de tunar o modelo atraves do gridesearch , e no segundo caso de estudo a analise exploratoria foi a melhor parte , como sugestão melhorar a visualização dos graficos feitos nos dois casos de estudo iria aumentar ainda mais as expetativas das pessoas mais tecnicas , no primeiro caso de estudo responder as duas ultimas perguntas!
Edinelson
November 8, 2019
Eu achei o curso bom. A explicação do professor é muito boa, fácil de entender. Tenho certeza que irá me ajudar.

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10/27/2019
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11/1/2019
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