AUTOML + ORANGE completo: analisando dados e modelos
What you'll learn
- Exploração de Dados
- Visualização de Dados
- Machine Learning
- Agrupamento, descoberta de grupos em dados
- Classificação e modelagem preditiva
- Algoritmos de Mineração
- Análise Estatística
- Trabalhando Widget: Color, Distributions, Pivot Table
- Trabalhando Widget: Feature Statistics, Data Sample
- Trabalhando com Widget: Paint Data
- Trabalhando com Widget: Outliers ,Scatter Plot
- Trabalhando com: Create Class
- Trabalhando com: Select By data index
- Trabalhando com: Edit Domain
- Trabalhando com: Freeviz
- Trabalhando com: Árvore de Decisão
- Trabalhando com: Cluster - Imagens
- Trabalhando com: Correlação
- Trabalhando com: Cluster – K-means
- Trabalhando com: Cluster - Imagens
- Trabalhando com Widget Predictions (realizando previsões)
- Trabalhando com Widget Confusion Matrix (analisando matriz de score)
- Trabalhando com Widget Test and Score (avaliando modelos)
- Criando um modelo estatístico
- Estimando pelo modelo estatístico
- Salvando modelos estatísticos em python e executando em bases de teste para previsões
- Trabalhando com o algoritmo de associação APRIORI
- Trabalhando com Widget MDS
- Trabalhando com Widget Mosaic Display
- Trabalhando Widget CN2 Rules
- Trabalhando Widget Box Plot
- Criando modelos por Redes Neurais
Requirements
- Não há pré-requisitos, apenas conhecimento básico matemática, estatística
Description
Unimos duas grandes forças no aprendizado de modelos de Machine Learning para você que deseja adentrar na área de Data Science, conhecimento de base e práticas com profundidade.
Falando em AUTOML se você já implementou modelos de Machine Learning, não há nada igual com o uso de AUTOML, você será possível, testar cada configuração, eliminando em termos de tempo e de custo computacional. Você verá como:
Criar Modelos Melhores!
Participar de Competições de Machine Learning!
Criar Produtos Orientados a Dados!
Este curso mostra como podemos usar e criar modelos melhores do que aqueles que humanos, mesmo experientes, poderiam conseguir. Neste curso você estudar:
O que é Auto Machine Learning e qual sua importância para a Inteligência Artificial
Como Auto Machine Learning funciona
Como é o processo de otimização de hiper parâmetros
Implementação práticas com Python usando H2O, AutoKeras e MLBOX
Construção de uma aplicação web com R
Já trabalhando com ORANGE você ficará surpreso ao criar modelos estatísticos e de Machine Learning, totalmente visuais, isso mesmo, sem criar uma única linha de código, é o LOW CODE em ação para projetos de Ciência de Dados.
Você explorará:
ASPECTOS PRESENTES:
Aprendizado de máquina de código aberto e visualização de dados para iniciantes e especialistas. Fluxos de trabalho de análise de dados interativos com uma grande caixa de ferramentas
execute análise de dados simples com visualização inteligente de dados. Explore distribuições estatísticas, gráficos de dispersão ou mergulhe mais fundo com árvores de decisão, agrupamentos hierárquicos. Até seus dados multidimensionais podem se tornar sensíveis em 2D, especialmente com classificações e seleções inteligentes de atributos.
Exploração interativa de dados para análise qualitativa rápida com visualizações limpas. A interface gráfica do usuário permite que você se concentre na análise exploratória de dados em vez codificação, enquanto padrões inteligentes tornam extremamente fácil a criação rápida de protótipos de um fluxo de trabalho de análise de dados. Coloque widgets na tela, conecte-os, carregue seus conjuntos de dados e colete os insights!
Use vários complementos disponíveis no Orange para extrair dados de fontes de dados externas.
Dividindo o treinamento de ORANGE em duas partes, para assimilação mais fácil.
Então, venha aprender com conceitos modernos e aplicáveis no seu dia a dia.
Who this course is for:
- tudantes de BI, Estatística, Computação, Informática, Gestores de Empresas (RH, Administração, Economia, dentre outros)
Instructors
Quem sou
Fui escolhido como um dos 50 profissionais mais influentes em dados no ano de 2023 pela Gama Academy, uma organização que estabelece um Rank dos profissionais com mais destaque na área de Dados/BI.
Por que estudar na área de dados comigo?
Sou profissional da área com diversos projetos desenvolvidos, tanto na área privada como na área pública, tenho um skill muito forte em atender meus alunos com alguma dúvida no máximo em 24 horas. Procuro alinhar conhecimento teórico e prático.
O que trago em meus cursos?
Acho que a área de dados é bem rica e vasta, mas ter um direcionamento do que deve ser estudado com cursos passo a passo é o que busco nas minhas aulas, fiz um mestrado na área de educação para criar aulas sob medida aos meus alunos. Estou diariamente aprimorando e trazendo novidades na área, afinal criar + de 150 cursos envolve dedicação e foco.
O que faço hoje
Sou professor das pós-graduações das universidades UNIFACS, CATÓLICA DO SALVADOR e ISL Wyden. Mestre pela Universidade do Estado da Bahia (UNEB) no Curso de Mestrado Profissional Gestão e Tecnologias Aplicadas à Educação (GESTEC). Possui Especialização em Análise de Sistemas pela Faculdade Visconde de Cairu e Bacharelado em Estatística pela Universidade Federal da Bahia. Atua profissionalmente como consultor há mais de 20 anos nas áreas de Data Warehouse, Mineração de Dados, Ferramentas de Tomada de Decisão e Estatística. Atualmente sou editor do blog BI com Vatapá. Autor do Livro: BI COMO DEVE SER - professor EAD de diversos cursos de BI na Aprenda Virtual. Idealizador do BI PRO - O maior e mais completo conteúdo sobre BI da internet.
Fernando Amaral has been working with data related projects for over 12 years, currently as a full-time Data Engineer for a North American company. He is the author of several books about Data Science. He has dozens of published articles and videos on data science and data careers. As a teacher, he has more than 150,000 students enrolled in his more than 50 courses.