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Curso

Aprendizado não supervisionado:

primeiras técnicas e métodos

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

1145

Pessoas nesse curso

9

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Conheça as técnicas utilizadas em um processo de aprendizado não supervisionado
  • Aprenda a trabalhar com regras de associação
  • Compreenda como funciona um algoritmo de clusterização
  • Entenda e aplique os algoritmos Mean Shift e DBSCAN
  • Aprenda sobre redução de dimensionalidade

Público alvo_

Esse curso é para pessoas interessadas em dar os primeiros passos com o aprendizado não supervisionado e como aplicá-lo em diferentes problemas do mercado.

Ana Clara de Andrade Mioto

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Sou bacharela em Informática Biomédica e atualmente mestranda em Bioengenharia, ambas pela USP. Anteriormente fui instrutora na Escola de Dados da Alura e agora sou Cientista de Dados na Exame (Grupo BTG Pactual). Sou cofundadora e atual conselheira do grupo Data Girls. Possuo grande interesse na área de Ciência de Dados e Inteligência Artificial com aplicações em diferentes áreas de negócio. Além disso sou apaixonada por livros, séries, games e um bom café.

Curso atualizado em 03/10/2022

Ementa

  1. Aprendizado não supervisionado

    • Aprendizado não supervisionado
    • O que é regra de associação?
    • Algoritmo Apriori
    • Aplicando a regra de associação
  2. Clustering com K-Means

    • O que é clustering?
    • Conhecendo o novo problema
    • O que é K-Means?
    • Aplicando K-Means
  3. Clustering com outros modelos

    • O que é Mean Shift?
    • Aplicando Mean Shift
    • O que é DBSCAN?
    • Aplicando DBSCAN ao problema
  4. Redução de dimensionalidade

    • Redução de dimensionalidade
    • O que é PCA?
    • Simulando PCA nos dados
    • PCA em dados com 3 componentes

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