Machine Learning para Competições Kaggle - Curso 2
What you'll learn
- Como trabalhar com bases de dados reais de agrupamento e associação, aplicado em competições reais do Kaggle
- Desenvolva insights que permitam construir modelos de Machine Learning aplicados em problemas reais
- Crie vários tipos de gráficos para ajudar na compreensão e análise dos dados
- Use as características técnicas de cada jogador do FIFA 2019 para agrupá-los em um perfil técnico
- Investigue as relações entre os perfis dos jogados do FIFA 2019 com suas posições originais
- Utilize regras de associação para encontrar padrões em hábitos de compra dos clientes
- Utilize regras de associação para análise de cestas de compras (market basket analysis)
Requirements
- Familiaridade com os conceitos básicos e algoritmos de Machine Learning
- Lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição
- Programação básica em Python
Description
As competições de Ciência de Dados como aquelas postadas na plataforma Kaggle são uma ótima maneira de testar as habilidades adquiridas em cursos iniciais, e ainda aprender novas habilidades necessárias para resolver problemas reais. Entretanto, fazer essa transição entre um ambiente educacional e aquele que encontramos no Kaggle, que imita os desafios que devemos encontrar no mercado de trabalho, tende a ser um degrau muito grande, pois a natureza dos dados e dos problemas propostos aumenta de complexidade num nível que os cursos básicos não contemplam.
Pensando nisso, este curso tem o objetivo de preencher essa lacuna na formação dos cientistas de dados, mostrando detalhadamente como abordar os desafios, passando pelas fases de exploração e tratamento de dados, escolha de abordagem de solução, construção de um modelo, treinamento e validação. O entendimento desse processo é o primeiro passo para que os competidores possam desenvolver melhorias e começar sua escalada rumo ao topo dos rankings.
Neste curso focaremos em duas das principais tarefas da aprendizagem de máquina não supervisionada: agrupamento e associação
Com relação ao agrupamento, vamos trabalhar com uma base de dados do jogo FIFA Soccer 2019 e usar as características técnicas de cada jogador, juntamente com a altura e peso para agrupá-los em um perfil técnico. Investigaremos as relações entre estes perfis e as posições originais dos jogadores utilizando o algoritmo k-means e a biblioteca sklearn
No que se refere a associação, vamos explorar o extenso conjunto de dados Instacart Market Basket Analysis com mais de 3 milhões de transações de supermercado, compreendendo uma enorme variedade de produtos de diferentes departamentos. Faremos a geração de regras de associação com base em duas coleções de dados: hábitos de compra (dia e hora, intervalo entre pedidos) e associação de produtos (quais produtos tendem a ser vendidos juntos). Usaremos duas abordagens: na primeira vamos usar a biblioteca apyori para geração das regras, enquanto que na segunda faremos a implementação do zero do algoritmo apriori!
Vamos desenvolver todos os códigos utilizando a linguagem Python linha por linha com o Google Colab, de forma que você entenda todas as análises necessárias para participar dessas competições!
Who this course is for:
- Pessoas que já estejam num nível intermediário de sua formação em Ciência de Dados, e que agora estejam procurando aprender a usar suas habilidades em desafios reais
- Analistas de dados que queiram aumentar seu conhecimento na área de Machine Learning
- Alunos de graduação que estão estudando disciplinas ligadas a área de Inteligência Artificial
- Qualquer pessoa interessada em Inteligência Artificial
Instructors
- 4.6 Instructor Rating
- 39,758 Reviews
- 189,756 Students
- 102 Courses
Olá! Meu nome é Jones Granatyr e já trabalho em torno de 10 anos com Inteligência Artificial (IA), inclusive fiz o meu mestrado e doutorado nessa área. Atualmente sou professor, pesquisador e fundador do portal IA Expert, um site com conteúdo específico sobre Inteligência Artificial. Desde que iniciei na Udemy criei vários cursos sobre diversos assuntos de IA, como por exemplo: Deep Learning, Machine Learning, Data Science, Redes Neurais Artificiais, Algoritmos Genéticos, Detecção e Reconhecimento Facial, Algoritmos de Busca, Mineração de Textos, Buscas em Textos, Mineração de Regras de Associação, Sistemas Especialistas e Sistemas de Recomendação. Os cursos são abordados em diversas linguagens de programação (Python, R e Java) e com várias ferramentas/tecnologias (tensorflow, keras, pandas, sklearn, opencv, dlib, weka, nltk, por exemplo). Meu principal objetivo é desmistificar a área de IA e ajudar profissionais de TI a entenderem como essa tecnologia pode ser utilizada na prática e que possam visualizar novas oportunidades de negócios.
- 4.7 Instructor Rating
- 366 Reviews
- 117,128 Students
- 3 Courses
Sou formado em Engenharia de Bioprocessos, com experiência em gestão de processos industriais e implementação de sistema formal de gestão. Tenho mestrado e doutorado em Bioquímica, com ênfase em bioinformática. Atualmente estou dedicando minha carreira à área de Ciência de Dados/Inteligência Artificial, tendo completado recentemente duas especializações, em R e Python. Tenho uma enorme paixão pelas possibilidades que essa área proporciona para aumentar a qualidade de vida das pessoas.
- 4.7 Instructor Rating
- 35,783 Reviews
- 116,244 Students
- 73 Courses
A plataforma IA Expert tem o objetivo de trazer cursos teóricos e práticos de fácil entendimento sobre sobre Inteligência Artificial e Ciência de Dados, para que profissionais de todas as áreas consigam entender e aplicar os benefícios que a IA pode trazer para seus negócios, bem como apresentar todas as oportunidades que essa área pode trazer para profissionais de tecnologia da informação. Também trazemos notícias atualizadas semanais sobre a área em nosso portal.