Name: Curso Aprendizado não supervisionado: primeiras técnicas e métodos
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primeiras técnicas e métodos

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Avaliação média

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De participação

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

Sou bacharela em Informática Biomédica e mestra em Bioengenharia, ambas pela USP. Hoje atuo como Cientista de Dados Sênior no Banco Bradesco. Já trabalhei como pesquisadora e em empresas dos setores de saúde, finanças, mídia e educação, destacando minha paixão no grande campo da Ciência de Dados e Inteligência Artificial com aplicações em diferentes áreas de negócio. Sou cofundadora e atual conselheira da comunidade Data Girls. Além disso sou apaixonada por livros, séries, games e um bom café.

Curso atualizado em 03/10/2022

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Ementa

Aprendizado não supervisionado
- Aprendizado não supervisionado
- O que é regra de associação?
- Algoritmo Apriori
- Aplicando a regra de associação
Clustering com K-Means
- O que é clustering?
- Conhecendo o novo problema
- O que é K-Means?
- Aplicando K-Means
Clustering com outros modelos
- O que é Mean Shift?
- Aplicando Mean Shift
- O que é DBSCAN?
- Aplicando DBSCAN ao problema
Redução de dimensionalidade
- Redução de dimensionalidade
- O que é PCA?
- Simulando PCA nos dados
- PCA em dados com 3 componentes

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Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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