Name: Curso Clusterização: lidando com dados sem rótulo
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lidando com dados sem rótulo

Quero estudar na alura

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502

Pessoas nesse curso

9.1

Avaliação média

Certificado

De participação

O que você aprenderá_

Explore e ajuste dados para um modelo de clusterização
Implemente um modelo de clusterização
Avalie a performance de um modelo K-means utilizando métricas apropriadas
Aplique técnicas de ajuste de dados para melhorar a performance do modelo
Escolha o melhor valor para quantidade de agrupamentos no K-means
Desenvolva uma aplicação web interativa utilizando Streamlit que permite a visualização das previsões para outros conjunto de dados
Integre o modelo de previsão na aplicação web, garantindo que as previsões possam ser geradas e visualizadas em tempo real

Público alvo_

Pessoas estudantes de clusterização. Pessoas entusiastas por Machine Learning. Pessoas cientista de dados.

Mirla Costa

Instrutora em Data Science, graduanda em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.

Curso atualizado em 30/10/2024

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Ementa

Entendendo o problema dos dados não rotulados
- Coletando dados sem rótulo
- Convertendo dados e construindo o modelo
Avaliando o K-means
- Métricas do modelo
- Avaliando diferentes valores de cluster
- Verificando a silhueta por amostras
- Aplicando o método do cotovelo
Otimizando o resultado
- Ajustando o os dados para o K-means
- Avaliando o desempenho dos dados escalados
- Verificando a inércia com dados escalados
Verificando os clusters criados
- Visualizando os resultados da clusterização
- Descrevendo cada agrupamento
Criando a aplicação do projeto
- Ajustando o ambiente da aplicação
- Construindo a aplicação
- Prevendo novos dados
- Disponibilizando a aplicação

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Este e mais 4 cursos fazem parte das seguintes formações

Nossas formações são uma sequência de cursos e conteúdo para você se profissionalizar e se tornar quem o mercado procura!

Formação
Machine Learning na prática: fundamentos e aplicações

8h
De curso

48
Atividades

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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