Data Science
Clustering: k-means, DBSCAN e mean shift
6hCarga horária
47Atividades
2.463Estudantes
0,0Avaliação média
01Certificado
O que você vai aprender
- Conheça o básico sobre análise exploratória
- Crie visualização de dados utilizando a biblioteca plotly
- Utilize o método K-means, DBSCAN e Mean shift para agrupar dados sem classificação
- Aprenda a agrupar vinhos
- Avalie a qualidade de uma clusterização através da utilização do coeficiente de silhueta
- Parametrize métodos de clusterização através do máximo coeficiente de silhueta
Público alvo
Estudantes; Iniciantes em Machine Learning e Ciência de Dados
Ementa
- Importando-e-Analisando-os-Dados
- Analisando os Dados
- Atributos com Informação Importante
- Normalização Manual
- Normalização Sklearn
- Visualização básica dos dados
- Outras formas de normalização
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Gabriel Gomes
Gabriel é Engenheiro R&D e possui graduação em Engenharia Eletrônica com Honra ao Mérito e mestr...
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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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