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Rafael Sakurai

Big Data Engineer at Tail and Editor at InfoQ Brazil.

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Ciência de Dados

Aula 01

  • Introdução ao Python

Aula 02

  • Apresenta o conceito de ciência de dados e mineração de dados.

Aula 03

  • Revisão de álgebra linear (vetores, operações vetoriais e matrizes), estatística (média, mediana, dispersão, variância, desvio padrão, covariância e correlação) e probabilidade (variáveis aleatórias, distribuições contínuas e distribuição normal) em Python.

Aula 04

  • Apresenta o conceito de Aprendizado de Maquinas, modelos e modos de treinamento (supervisionado, não supervisionado, semi-supervisionado e por reforço). Utiliza o algoritmo de Árvore de Decisão para aprender a classificar flores Iris e utiliza validação cruzada para verificar o quão bom está classificando.

Aula 05

  • Exercícios de Árvore de Decisão, Validação Cruzada e Floresta Aleatória (Random Florest).

Aula 06

  • Classificação - algoritmos de K vizinhos mais próximos (KNN) e Naive Bayes

Aula 07

  • Classificação - algoritmo Máquina de Vetores de Suporte (SVM) e introdução ao pré processamento para selecionar características, mudar tipos de dados e preencher dados faltantes.

Aula 08

  • Exercícios de classificação

Aula 09

  • Regressão linear, múltipla e logística

Aula 10

  • Exercícios de regressão linear, múltipla e logística

Aula 11

  • Agrupamento

Aula 12

  • Recomendação de conteúdo