Data Science e Machine Learning com Estatística e Python

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Fundamentos da linguagem de programação Python , que é a principal base de linguagem para a aplicação da ciência de dados Estudo das principais funcionalidades da biblioteca Pandas , que é a principal biblioteca de manipulação de dados da Data Science Estudo das principais funcionalidades da biblioteca Numpy , que é a principal biblioteca de manipulação de operações matemáticas Estudo das principais bibliotecas de Visualização de Dados: Matplotlib e Seaborn Manipulando Time Series, que são os tipos usados em ​​datas e horas Redução de Dimensões com PCA e TSNEEstatística para Data Science. Machine Learning , com teoria e aplicação prática de estratégias básicas e avançadas Intuição e aplicação dos seguintes modelos preditivos: Linear Regression (Regressão Linear) Logistic Regression (Regressão Lógica)Decision Tree (Árvore de Decisão)Random Forest (Floresta Aleatória)Stochastic Gradient Descent (SGD)Support Vector Machine (SVM) Ada Boost Gradient Boost (Impulsionamento Gradiente)K-Means Clustering – (K-Médias de Grupos)K-Nearest Neighbors (KNN) PROJETO: Predição da Idade dos Passageiros do Titanic (Regressão Linear)PROJETO: Classificação de sobrevivência dos passageiros do Titanic (Classificação)PROJETO: Análise de Sentimentos de Frases do Twitter (Processamento de Linguagem Natural – PLN)PROJETO: Funcionamento e uso do modelo de detecção e classificação de objetos em imagens e vídeos YOLO (Visão Computacional)PROJETO: Segregando Clientes por Padrões de Compras (Clustering)PROJETO: Táxi Auto-Dirigível (Aprendizagem Reinforçada)