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Primeiros Passos no Machine Learning

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Módulos

Apresentação 1:00 Objetivos do curso 1:00 Pré-requisitos 3:00 Instruções importantes 2:00

Conceitos Básicos de Machine Learning 15:00 Aprendizado supervisionado e não supervisionado 16:00 História e Evolução do Machine Learning 10:00

Ferramentas e Ambientes de Desenvolvimento 2:00 Python - Jupyter Notebooks e bibliotecas principais 5:00 Prática - Instalação e Configuração de Ambiente 11:00 Prática - Python in Docker 12:00 Prática - Python in Collab 7:00 Prática - Pacotes Python 22:00

Conhecendo o framework CRISP-DM 5:00

Objetivos do projeto 7:00 Requisitos de negócio 9:00

Coleta de dados 5:00 Descrição dos dados 6:00 Exploração dos dados 7:00 Verificação da qualidade dos dados 7:00 Prática - Entendimento dos dados do dataset 13:00 Prática - Coleta e Descrição dos Dados 22:00

Seleção de dados 2:00 Limpeza de dados 2:00 Transformação de dados 4:00 Integração de dados 2:00 Divisão de dados 5:00 Prática - Validação de dados 20:00

Seleção de técnicas de modelagem 14:00 Geração de modelos 7:00

Avaliação dos resultados 10:00 Validação do modelo 5:00

Planejamento de implantação 11:00 Monitoramento e manutenção do modelo 7:00 Revisão do CRISP-DM 4:00 Prática - End to end de criação de modelos 12:00

Como continuar estudando? 5:00 Palavras finais 2:00

Primeiros Passos no Machine Learning / Introdução / Pré-requisitos

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