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Cursos de aprendizado de máquina

Os cursos de aprendizado de máquina abrangem algoritmos e conceitos para permitir que os computadores aprendam com os dados e tomem decisões sem programação explícita. Desenvolva suas habilidades em PNL, aprendizagem profunda, MLOps e muito mais.
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Recomendado para iniciantes em aprendizado de máquina

Desenvolva suas habilidades de aprendizado de máquina com cursos interativos, organizados por especialistas do mundo real

curso

Introdução ao aprendizado de máquina

BeginnerSkill Level
2 horas
7.6K
Uma introdução ao aprendizado de máquina sem necessidade de codificação.

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69 resultados

curso

MLOps Conceitos

IntermediateSkill Level
2 horas
1.1K
Descubra como o MLOps leva modelos de machine learning de notebooks locais à produção com valor real.

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End-to-End Machine Learning

IntermediateSkill Level
4 horas
567
Dive into the world of machine learning and discover how to design, train, and deploy end-to-end models.

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Análise de cluster em Python

IntermediateSkill Level
4 horas
903
Neste curso, você aprenderá sobre aprendizado não supervisionado com técnicas de clustering usando SciPy.

curso

Introdução ao fluxo ML

AdvancedSkill Level
4 horas
402
Aprenda a usar o MLflow para simplificar a criação de apps de ML. Explore tracking, projetos e modelos.

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Extreme Gradient Boosting with XGBoost

IntermediateSkill Level
4 horas
660
Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.

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Dimensionality Reduction in Python

IntermediateSkill Level
4 horas
796
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.

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Feature Engineering for NLP in Python

AdvancedSkill Level
4 horas
403
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.

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MLOps Deployment and Life Cycling

AdvancedSkill Level
4 horas
457
In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.

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Natural Language Processing with spaCy

IntermediateSkill Level
4 horas
514
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.

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Hyperparameter Tuning in Python

IntermediateSkill Level
4 horas
566
Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.

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Machine Learning for Finance in Python

IntermediateSkill Level
4 horas
266
Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.

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Supervised Learning in R: Regression

IntermediateSkill Level
4 horas
477
In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

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Model Validation in Python

IntermediateSkill Level
4 horas
570
Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.

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ARIMA Models in Python

AdvancedSkill Level
4 horas
311
Learn about ARIMA models in Python and become an expert in time series analysis.

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Building Chatbots in Python

IntermediateSkill Level
4 horas
104
Learn the fundamentals of how to build conversational bots using rule-based systems as well as machine learning.

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Sentiment Analysis in Python

IntermediateSkill Level
4 horas
291
Are customers thrilled with your products or is your service lacking? Learn how to perform an end-to-end sentiment analysis task.

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Unsupervised Learning in R

IntermediateSkill Level
4 horas
567
This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

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CI/CD for Machine Learning

AdvancedSkill Level
5 horas
171
Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control

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Ensemble Methods in Python

AdvancedSkill Level
4 horas
346
Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.

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Machine Learning with caret in R

AdvancedSkill Level
4 horas
249
This course teaches the big ideas in machine learning like how to build and evaluate predictive models.

curso

Advanced NLP with spaCy

IntermediateSkill Level
5 horas
74
Learn how to use spaCy to build advanced natural language understanding systems, using both rule-based and machine learning approaches.

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Market Basket Analysis in Python

IntermediateSkill Level
4 horas
190
Explore association rules in market basket analysis with Python by bookstore data and creating movie recommendations.

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Fully Automated MLOps

IntermediateSkill Level
4 horas
220
Learn about MLOps architecture, CI/CD/CM/CT techniques, and automation patterns to deploy ML systems that can deliver value over time.

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Cluster Analysis in R

IntermediateSkill Level
4 horas
261
Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.

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Machine Learning for Marketing in Python

IntermediateSkill Level
4 horas
79
From customer lifetime value, predicting churn to segmentation - learn and implement Machine Learning use cases for Marketing in Python.

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Machine Learning in the Tidyverse

IntermediateSkill Level
5 horas
102
Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.

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Feature Engineering in R

IntermediateSkill Level
4 horas
94
Learn the principles of feature engineering for machine learning models and how to implement them using the R tidymodels framework.

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MLOps for Business

BeginnerSkill Level
3 horas
81
Learn about MLOps, including the tools and practices needed for automating and scaling machine learning applications.

curso

Dimensionality Reduction in R

IntermediateSkill Level
4 horas
54
Learn dimensionality reduction techniques in R and master feature selection and extraction for your own data and models.

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Support Vector Machines in R

IntermediateSkill Level
4 horas
117
This course will introduce the support vector machine (SVM) using an intuitive, visual approach.

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Sentiment Analysis in R

IntermediateSkill Level
4 horas
37
Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.

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Hyperparameter Tuning in R

AdvancedSkill Level
4 horas
56
Learn how to tune your models hyperparameters to get the best predictive results.

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Predicting CTR with Machine Learning in Python

IntermediateSkill Level
4 horas
14
Learn how to predict click-through rates on ads and implement basic machine learning models in Python so that you can see how to better optimize your ads.
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Natassha Selvaraj

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Você está pronto para aplicar suas habilidades?

Os projetos permitem que você aplique seu conhecimento a uma ampla variedade de conjuntos de dados para resolver problemas do mundo real em seu navegador

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Perguntas frequentes

O aprendizado de máquina é fácil de aprender?

Os cursos de aprendizado de máquina para iniciantes do DataCamp são muito divertidos e práticos, além de fornecerem uma excelente base para o aprendizado de máquina para que você avance em sua carreira ou em seus negócios. Em poucas semanas, você poderá criar modelos e gerar previsões e insights. Você também aprenderá conhecimentos básicos de Python e R e os fundamentos da inteligência artificial.

Depois disso, a curva de aprendizado fica um pouco mais íngreme. As carreiras de aprendizado de máquina exigem um conhecimento mais profundo de estatística, matemática e engenharia de software, e tudo isso pode ser aprendido no DataCamp.

Para que é usado o aprendizado de máquina?

Em poucas palavras, o aprendizado de máquina é um tipo de inteligência artificial cujos algoritmos, à medida que adquirem dados, produzem modelos analíticos e fazem previsões com pouca ou nenhuma intervenção humana.

É difícil encontrar um setor que não use o aprendizado de máquina. Por exemplo, os profissionais de marketing usam o aprendizado de máquina para prever o retorno dos investimentos em campanhas de marketing. Da mesma forma, os departamentos de compras usam o aprendizado de máquina para prever o estoque necessário.

Empresas de todos os tipos usam o aprendizado de máquina para prever o comportamento do cliente, mapear cadeias de suprimentos e prever receitas. O aprendizado de máquina é usado para prever resultados de saúde e melhorar a satisfação do paciente. O aprendizado de máquina ajuda os cientistas a modelar cenários de mudanças climáticas, incluindo possíveis soluções.

Mais especificamente, o aprendizado de máquina é usado em dispositivos inteligentes, mecanismos de pesquisa e serviços de streaming (quando a Netflix sugere um programa ou filme com base em seu histórico de visualização, isso é aprendizado de máquina).

Que empregos você pode conseguir com habilidades de aprendizado de máquina?

As habilidades de aprendizado de máquina são valiosas em programação, ciência de dados e outras disciplinas de engenharia da computação. Além disso, o aprendizado de máquina é obrigatório para qualquer pessoa que queira trabalhar com robótica!

No entanto, nem todos os empregos que exigem aprendizado de máquina são na área de tecnologia. Por exemplo, os linguistas usam o aprendizado de máquina para rastrear idiomas e dialetos em constante mudança. Além disso, os departamentos comerciais, como marketing, contabilidade, logística e compras, para citar alguns, precisam cada vez mais de especialistas em aprendizado de máquina para ajudá-los a tomar decisões comerciais informadas. Conhecer o aprendizado de máquina pode dar a você um passo à frente em quase todos os cargos, já que a modelagem e a previsão são necessidades comerciais essenciais.

Há demanda por habilidades de aprendizado de máquina?

Sim, as habilidades de aprendizado de máquina estão em alta demanda. De acordo com um relatório do Fórum Econômico Mundial, espera-se que a demanda por especialistas em IA e ML cresça 40% entre 2023 e 2027.

Quanto de matemática eu preciso para fazer um curso de aprendizado de máquina?

Se você deseja desenvolver uma compreensão de alto nível dos conceitos de aprendizado de máquina, não precisa de muita matemática. Se você quiser se aprofundar e fazer do aprendizado de máquina a sua carreira (em vez de um valor agregado à sua carreira atual), será útil ter uma base em estatística e álgebra. Se você não tem formação em matemática, não tem problema. Ensinaremos tudo o que você precisa, e nossos instrutores são muito menos assustadores do que seu professor de cálculo do ensino médio.

Preciso fazer download do software de aprendizado de máquina para aprender no DataCamp?

Você não precisa fazer download de nada enquanto estiver aprendendo com o DataCamp. Todas as ferramentas que usamos são baseadas na Web.

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