Rating 4.71 out of 5 (12247 ratings in Udemy)
What you'll learn- Criar modelos preditivos com Deep Learning, Neural Networks e Series Temporais
- Criar elementos gráficos com uso de boas práticas de visualização de dados
- Aplicar conceitos básicos de mineiração de textos
- Criar modelos de Regressão Linear e Logística
- Potencializar sua compreensão sobre outras áreas de Machine Learning, como Agrupamentos, Associadores e Seleção de Atributos
- Dominar os conceitos de Probabilidade, Intervalos de …
 Rating 4.71 out of 5 (12247 ratings in Udemy)
What you'll learn- Criar modelos preditivos com Deep Learning, Neural Networks e Series Temporais
- Criar elementos gráficos com uso de boas práticas de visualização de dados
- Aplicar conceitos básicos de mineiração de textos
- Criar modelos de Regressão Linear e Logística
- Potencializar sua compreensão sobre outras áreas de Machine Learning, como Agrupamentos, Associadores e Seleção de Atributos
- Dominar os conceitos de Probabilidade, Intervalos de Confiança, Testes de Hipótese, Anova e Qui quadrado
- Aplicar conceitos de Grafos
- Ver cases reais das principais distribuições estatísticas: Normal, Poisson, Binomial, T de Student
- Aprenda conceitos de Gestão de Projetos
- Estude e pratique linguagem SQL
- Conheça bancos de dados NoSQL com MongoDB
- Conheça técnicas como Feature Scaling e Categorical Encoding
- Computação na Nuvem, tutoriais e exemplos práticos com Amazon AWS
- Fundamentos de Python, com estruturas de dados, Numpy e Pandas
- Spark com Databricks
DescriptionOmais completo, acessível e atualizado curso para você entrar ou se especializar no mundo da Ciência de Dados!
- Mais de 340 tutoriais divididos em 52 seções 
- Mais de 260 scripts em Python e R no formato Notebook 
- Mais de 200 testes de múltipla escolha 
- Mais de 300 Apresentações (em pdf) 
- Atividades Práticas 
- Totalmente atualizado e revisado em 2022! 
Com o conteúdo de vários cursos em um só, este é um curso de Data Science em quevocê vai conhecer e aprender a aplicar todos os principais conceitos e técnicas para se qualificar eatuar como um Cientista de Dados,com videos explicativos e detalhados para leigos, exemplos práticos de codificação em R e Python usando dados reais, explicações de resolução de fórmulas passo a passo, contendo:
- Introdução as Linguagens de Programação R e Python 
- Limpeza e Tratamento de Dados 
- Gráficos, Visualização de Dados e Dashboards 
- Estatística I:Amostragem, Medidas de Centralidade e Variabilidade, Probabilidades, Distribuição Normal 
- Estatística II:Intervalos de Confiança, Testes de Hipótese, Distribuição t de Student, Distribuição Binomial, Distribuição de Poisson, Qui Quadrado, Anova 
- Regressão Linear e Correlação 
- Séries Temporais com Arima 
- Machine Learning:Aplicações, conceitos, Classificação, Dimensionamento de Características, Codificação de Categorias, Agrupamentos, Regras de Associação. 
- Artificial Neural Networks e Deep Learning 
- Grafos e Redes Sociais 
- Mineração de Texto 
- SQL e NoSQL 
- Spark com Databricks 
- Computação na Nuvem com AWS 
Ocurso ainda tem 3 seções com Bônus:
- Power BI 
- Tableau 
- Fundamentos de Big Data 
Dúvidas durante o curso:você conta com a ajuda dos instrutores, com Formação em Tecnologia da Informação e uma década de experiência no mercado. Não perca tempo, matricule-se já!