Udemy
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
Turn what you know into an opportunity and reach millions around the world.
Learn More
Your cart is empty.
Keep shopping
ORANGE Data Science - 100% VISUAL - Roadmap Two
Rating: 4.3 out of 5(23 ratings)
90 students

ORANGE Data Science - 100% VISUAL - Roadmap Two

A segunda parte da ferramenta para Data Science 100% visual mais procurada do mercado em PYTHON
Last updated 3/2026
Portuguese
Portuguese [Auto],

What you'll learn

  • 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

Course content

1 section16 lectures2h 54m total length
  • Instalação do Orange4:27
  • INFORMAÇÕES IMPORTANTES - Leia antes de iniciar o curso0:26
  • Você já realizou o curso ORANGE DATA SCIENCE - 100% VISUAL - ROADMAP ONE ?0:20
  • Trabalhando com Widget Predictions (realizando previsões)14:48
  • Trabalhando com Widget Confusion Matrix e Test and Score16:40
  • Criando um modelo estatístico, estimando dados e salvando modelo23:43
  • Trabalhando com o algoritmo de associação APRIORI22:46
  • Trabalhando com Widget MDS11:30
  • Trabalhando com Widget Mosaic Display12:26
  • Trabalhando Widget CN2 Rules11:08
  • Trabalhando Widget Box Plot11:26
  • Trabalhando Widget Rede Neural10:50
  • Trabalhando Widget Análise de Componentes Principais7:18
  • Mineração de Texto18:53
  • Análise ROC5:08
  • Fim do curso ORANGE Data Science - 100% VISUAL - Roadmap Two2:17
  • Vamos responder ao nosso Quiz?

Requirements

  • não há pré-requisitos

Description

O ORANGE é uma das poucas ferramentas de mercado, totalmente construida em python, que o analista de dados pode trabalhar de forma totalmente visual, com um amplo aspecto de atendimento a diversas demandas na área de mineração de dados por meio do uso de algoritmos de Machine Learning. Este segundo módulo traz muitas novidades e conceitos mais aprofundados sobre estatística e modelos preditivos

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.


Este curso é o ROADMAP TWO, que contempla a parte final que foi iniciada com o curso ROADMAP ONE. Este curso (ROADMAP TWO) dará ênfase aos algoritmos de Machine Learning mais complexos.

QUEM SOU EU:

- Profissional da área de dados há 15 anos.

- Tenho Mais de 8 anos na área EAD.

- Sou professor de pós-graduação na área de dados há mais de 8 anos.

SEJA MAIS UM ALUNO DESTE CLUBE QUE NÃO PARA DE CRESCER!

Who this course is for:

  • Estudantes de BI, Estatística, Computação, Informática, Gestores de Empresas (RH, Administração, Economia, dentre outros)