Resumo do curso

  • Diferencie o aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado
  • Desenvolva scripts em R para algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionado
  • Analise os resultados em R de cluster utilizando gráficos
  • Use métodos estatísticos (elbow e silhouetta) para escolher o melhor número (K) de cluster
  • Desenvolva script para recomendação de filmes

Público alvo

Quem trabalha/estuda na área de TI ou diferentes áreas e deseja ingressar na área de ciência de dados ou desenvolver projetos com machine learning

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Última atualização

02/04/2020

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Instrutores

  • Gabriel é analista de dados, instrutor e palestrante na área de ciência de dados. Formado em ciência da computação, atua com o desenvolvimento de modelos de machine learning, utiliza tecnologias como, R, Python, Elasticsearch, Kibana, D3.js e também possui experiência com Java, SQL, PL/SQL, banco de dados Oracle, Mysql, Postgree, HTML, CSS e JS.

Conteúdo Detalhado

  1. Aprendizado de Máquina

    • Tipos de aprendizado de máquina
    • Conhecendo a Base de Dados
  2. Cluster e Kmeans

    • Introdução ao Cluster
    • Única escolha sobre o conteúdo da aula
    • Preparando a base de dados
  3. Kmeans no R

    • Criando Cluster com R
    • Plotando os clusters
    • Classificação nos Clusters
  4. Escolhendo o melhor número de Cluster

    • Técnica Elbow
    • Técnica Silhouette
    • Escolhendo valor de K
    • Criando Recomendação de Filmes
  5. Cluster Hierárquico

    • Criando Cluster Hierarquico

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