Programa do Curso
Dia 1
- Ciência dos dados: uma visão geral
- Parte prática: Vamos começar com Python - Características básicas da linguagem
- O ciclo de vida da ciência dos dados - parte 1
- Parte prática: Trabalhar com dados estruturados - a biblioteca Pandas
Dia 2
- O ciclo de vida da ciência dos dados - parte 2
- Parte prática: lidar com dados reais
- Visualização de dados
- Parte prática: a biblioteca Matplotlib
Dia 3
- SQL - parte 1
- Parte prática: Criar uma base de dados MySql com tabelas, inserir dados e efetuar consultas simples
- SQL - parte 2
- Parte prática: Integrando MySql e Python
Dia 4
- Aprendizagem supervisionada - parte 1
- Parte prática: regressão
- Aprendizagem supervisionada - parte 2
- Parte prática: classificação
Dia 5
- Aprendizagem supervisionada - parte 3
- Parte prática: construir um filtro anti-spam
- Aprendizagem não supervisionada
- Parte prática: Agrupamento de imagens com k-means
Requisitos
- Compreensão de matemática e estatística.
- Alguma experiência em programação, de preferência em Python.
Público
- Profissionais interessados em fazer uma mudança de carreira
- Pessoas curiosas sobre Data Science e Data Analytics
Declaração de Clientes (5)
Compreendendo melhor os dados grandes
Shaune Dennis - Vodacom
Curso - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers
Máquina Traduzida
O instrutor foi flexível. E na verdade, bastante encorajador para que eu fizesse o curso.
Grace Goh - DBS Bank Ltd
Curso - Python in Data Science
Máquina Traduzida
Aprendizagem de máquina, python, manipulação de dados
Siphelo Mapolisa - University Of South Africa
Curso - Data Science: Analysis and Presentation
Máquina Traduzida
É ótimo ter o curso personalizado para as áreas-chave que destaquei no questionário pré-curso. Isso realmente ajuda a abordar as dúvidas que tenho sobre o conteúdo e a alinhar com meus objetivos de aprendizagem.
Winnie Chan - Statistics Canada
Curso - Jupyter for Data Science Teams
Máquina Traduzida
Está mostrando muitos métodos com scripts pré-preparados - materiais muito bem preparados e fáceis de rastrear.
Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Curso - Machine Learning – Data science
Máquina Traduzida