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ML, análises preditivas e Métodos no ORANGE e PYTHON

sua chance de aprender com muita facilidade sobre dados

4.90 (16 reviews)

Students

5.5 hours

Content

Mar 2020

Last Update
Regular Price


What you will learn

Exploração de Dados

Visualização de Dados

Machine Learning

Agrupamento, descoberta de grupos em dados

Classificação e modelagem preditiva

Algoritmos de Mineração

Análise Estatística

Trabalhando Widget: Color, Distributions, Pivot Table

Trabalhando Widget: Feature Statistics, Data Sample

Trabalhando com Widget::Paint Data

Trabalhando com Widget::Outliers ,Scatter Plot

Trabalhando com : Create Class

Trabalhando com :Select By data index

Trabalhando com :Edit Domain

Trabalhando com: Freeviz

Trabalhando com: Árvore de Decisão

Trabalhando com: Cluster - Imagens

Trabalhando com: Correlação

Trabalhando com: Cluster – K-means

Python

Manipulação de dados com Python


Description

Python é uma linguagem de programação de alto nível que vem sendo adota em todas as grandes universidades do mundo todo. Neste curso você aprenderá conceitos básicos da linguagem Python, como estruturas condicionais e de repetição, manipulação de strings, listas e arquivos. Tudo isso apresentado com uma metodologia simples, direta e sem enrolação.

O ORANGE é a a maneira mais divertida e prática de se aprender a minerar dados. Com ele é possível ilustrar de formar visual a construção de modelo de dados matemáticos e estatísticos complexos, e Orange é ótima nisso. Há uma série dos chamados widgets para serem utilizados de acordo com a necessidade do profissional que constrói as suas análises. A interface gráfica do usuário permite que você se concentre na análise de dados exploratórios em vez de codificação, enquanto padrões inteligentes tornam a prototipagem rápida de um fluxo de trabalho de análise de dados extremamente fácil.

Em ambas as ferramentas você verá uma excelente prática de métodos de machine learning, aprendizagem de máquina, análise exploratória de dados, uso de modelos preditivos diversos. Entre para este grupo que não para de crescer. As aulas são todas expositivas com material de apoio e as suas dúvidas podem ser retiradas pelos professores que estão sempre disponíveis.




Screenshots

ML, análises preditivas e Métodos no ORANGE e PYTHON
ML, análises preditivas e Métodos no ORANGE e PYTHON
ML, análises preditivas e Métodos no ORANGE e PYTHON
ML, análises preditivas e Métodos no ORANGE e PYTHON

Content

ORANDE DATA SCIENCE 100% VISUAL

Entendendo o funcionamento da IDE do ORANGE

Instalação do ORANGE

Trabalhando com arquivos e utilizando: DATA TABLE, SELECT ROWS, SELECT COLUMNS

Trabalhando Widget: Color, Distributions, Pivot Table, Feature Statistics, Data

Trabalhando com Widget::Paint Data , Outliers ,Scatter Plot

Trabalhando com: Create Class,Select By data index,Edit Domain

Trabalhando com: Freeviz

Trabalhando com Árvore de Decisão

Trabalhando com: Cluster - Imagens

Trabalhando com: Correlação

Trabalhando com: Cluster – K-means

Trabalhando com: Cluster - K-mens - Parte 02

Final do ORANGE Data Science - Explorer, Visual - Roadmap ONE

JÁ DISPONÍVEL O ORANGE DATA SCIENCE 100% VISUAL - ROADMAP TWO

Python Básico

Introdução

Instalação

Instalação prática

Google Colab (ambiente para desenvolvimento alternativo)

Comentários

Operações matemáticas

Variáveis

Operadores

Operadores relacionais

Comandos condicionais

Comando else

Comando elif

Comando while

Comando for

Comando for parte 2

Input

Objetos

String 1

String 2

Python Intermediário

Funções

Arquivos

Listas 1

Listas 2

Dicionários

Dicionários (prática)

Random

Tratamento de exceções

Modularização

Tópicos avançados em Python

Apresentação

List comprehension

Enumerate

Filter

Map

Reduce

Zip


Reviews

M
Messias13 July 2021

Instrutor qualificado, pois explica e explora os principais conceitos do software com bastante propriedade de modo que o aprendizado se torna atraente e produtivo. Parabéns!

P
Pedro18 June 2021

Muito prático e explicativo. Parabéns ao Professor Grimaldo. Excelente didática e sequência na apresentação dos conteúdos.


2655492

Udemy ID

11/14/2019

Course created date

12/1/2019

Course Indexed date
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