Name: Curso Machine Learning: classificação por trás dos panos
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classificação por trás dos panos

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Certificado

De participação

O que você aprenderá_

Aplique machine learning na sua empresa
Saiba o que são tarefas de Classificação
Classifique os novos clientes de acordo com sua fidelização
Entenda como funciona os modelos de classificação: K-vizinhos mais próximos, Bernoulli Naïve Bayes e Árvore de Decisão
Compare o resultado de diferentes algoritmos de maneira válida
Solucione um problema como uma pessoa cientista de dados

Público alvo_

Pessoas que querem dar os primeiros passos com o Machine Learning e entender melhor como funcionam os modelos pela matemática por trás do código.

Ana Clara de Andrade Mioto

Sou bacharela em Informática Biomédica e mestra em Bioengenharia, ambas pela USP. Hoje atuo como Cientista de Dados Sênior no Banco Bradesco. Já trabalhei como pesquisadora e em empresas dos setores de saúde, finanças, mídia e educação, destacando minha paixão no grande campo da Ciência de Dados e Inteligência Artificial com aplicações em diferentes áreas de negócio. Sou cofundadora e atual conselheira da comunidade Data Girls. Além disso sou apaixonada por livros, séries, games e um bom café.

Curso atualizado em 17/05/2024

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Ementa

Classificação
- Apresentação
- Importando os dados
- Diferentes variáveis
- Definição informal
- Definição formal
Método baseado na proximidade
- Modelo K-Nearest Neighbors (KNN)
- KNN por trás dos panos
- Implementando o modelo
Método probabilístico
- Teorema de Naïve Bayes
- Modelo Bernoulli Naïve Bayes
- Treinamento e teste
Método simbólico
- O que é a árvore de decisão?
- Por trás da árvore de decisão
- Implementando o modelo
Validação dos modelos
- Matriz de confusão
- Tipos de métricas: acurácia
- Tipos de métricas: precisão
- Tipos de métricas: recall
- Escolhendo o melhor modelo
- Conclusão

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Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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