Machine Learning e Data Science: O Guia para Iniciantes

Aprenda tudo o que você precisa saber para iniciar seus estudos em Machine Learning e Data Science! Teoria e prática!

What you'll learn:

• Entenda as principais aplicações de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina) e Ciência de Dados (Data Science)
• Tenha uma base teórica inicial sobre os principais algoritmos de Machine Learning
• Aprenda na teoria e na prática sobre os algoritmos de Machine Learning para classificação, regressão, regras de associação e agrupamento
• Aprenda Machine Learning sem saber uma linha de programação sequer
• Utilize a ferramenta visual Orange para criar, analisar e testar os algoritmos

A área de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina) e Data Science (Ciência de Dados) são atualmente os campos de trabalhomais relevantesda Inteligência Artificial, sendo responsável pela utilização de algoritmos inteligentes que tem a função de fazer com que os computadores aprendam por meio de bases de dados. O mercado de trabalho de Machine Learning em várias partes do mundo está em grande ascensão e a tendência é que este tipo de profissional seja cada vez mais requisitado! Inclusive alguns estudos apontam que o conhecimento dessa área será em breve um pré-requisito para os profissionais de Tecnologia da Informação! E dentro deste contexto está o cientista de dados, que já foi classificado como o trabalho "número 1" por vários veículos da mídia internacional.

E para levar você até essa área, neste curso rápido, básico e gratuito você terá uma visão teórica e prática sobre os principais algoritmos de machine learning utilizando a ferramenta visual Orange, que é uma das ferramentas mais fáceis para quem está iniciando nessa área por não precisar saber uma linha sequer de programação! O curso é dividido em quatro partes, que apresenta as principais áreas de machine learning:

1. Classificação - algoritmos naïve bayes, árvores de decisão, regras, máquinas de vetores de suporte (SVM) e redes neurais artificiais

2. Regressão - algoritmo de regressão linear simples e múltipla

3. Agrupamento - algoritmo k-means

4. Regras de associação - algoritmo apriori

Este curso tem o objetivo de servir como um referencial básico sobre as principais técnicas de machine learning, principalmente para iniciantes na área que não possuem muito tempo para fazer um curso maior e mais completo!