Fundamentos de Data Science e Machine Learning

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Neste curso, exploramos o vasto mundo de Data Science e Machine Learning, focando na base lgica e matemtica por trs dos principais algoritmos utilizados na rea. Veremos como funcionam os principais algoritmos de Regresso, Classificao, Clusterizao, NLP, Deep Learning, Regras de Associao, Algoritmos Genticos, Sries Temporais e muito mais – sem exagerar no “matematiqus”. O curso foi pensado de forma a ser o mais democrtico possvel, servindo como porta de entrada para pessoas que queiram aprender de verdade os principais conceitos antes de entrar no mercado, pessoas que j estejam trabalhando com cincia de dados mas se veem com dificuldades de entender como funcionam os modelos, ou pessoas que simplesmente se interessam pela rea e gostariam de aprender como funciona – no necessariamente visando adentrar o mercado. At por isso, o curso no to orientado a cdigo; ao invs de criar cdigo para cada modelo e cada tcnica mostrada, ao final do curso h uma seo com alguns projetos da vida real, em que podemos ver tanto como o cdigo feito, mas, principalmente, como o raciocnio e as decises tomadas para resolver problemas de dados. Tambm trago uma seo bastante rica e dedicada a explicar como se “produtizam” modelos em empresas, falando sobre coisas como deploy, monitoramento, construo de features, pr-processamento, definio de um projeto de ML, expectativa e viso do mercado, progresso de carreira e muito mais! O curso ainda tem um “crash course” de Python, opcional para quem j programa na linguagem, mas valiosa para aqueles que precisam de uma base mais slida.