Python para Data Science e Machine Learning - COMPLETO
4.4 (6,398 ratings)
Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
28,267 students enrolled

Python para Data Science e Machine Learning - COMPLETO

Aprenda os principais métodos de Aprendizado de Máquina, Ciência de dados e Python neste curso COMPLETO!
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Last updated 3/2019
Portuguese
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Current price: $139.99 Original price: $199.99 Discount: 30% off
11 hours left at this price!
30-Day Money-Back Guarantee
This course includes
  • 18 hours on-demand video
  • 3 articles
  • 2 downloadable resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
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What you'll learn
  • Uso de Python para Data Science e Machine Learning
  • Visualização profissional de dados com Matplotlib
  • Aprender sobre visualização de dados intuitiva com o Plotly
  • Aprender a usar o Seaborn para análise estatística dos dados
  • Uso do Pandas para análise de dados
  • Uso do Numpy para operações vetoriais e matriciais
  • Regressão Logística
  • K-Nearest-Neighbors (KNNs)
  • K-means-clustering
  • Support-Vector-Machines (SVM)
  • Neural-Networks (Redes Neurais)
  • Uso do Spark para Big-Data
  • Processamento natural de linguagem e sistemas de filto de spam
  • Sistemas de recomendação (usados no NetFlix, Spotify, etc)...
  • Projetos com dados reais
  • Spark e AWS
Course content
Expand all 120 lectures 17:57:35
+ Introdução ao curso
2 lectures 02:56
Seção de ajuda
00:34
Apostilas do curso em Jupyter - Download
+ Jupyter Notebook
2 lectures 16:34
Jupyter Notebook
08:53
Opcional: Ambientes Virtuais
07:41
+ Curso relâmpago de Python
8 lectures 01:22:30
Bem vindo ao curso relâmpago de Python
00:31
Introdução ao curso relâmpago de Python
01:33
Operações básicas, Variáveis, Strings, Listas e Indexação
13:29
For, While, Type, List Comprehensions e Funções
16:15
Funções Lambda, Map, Filter e Métodos
13:56
Curso relâmpago de Python - Exercícios
04:57
Curso relâmpago de Python - Soluções
18:35
+ Python para Análise de dados - Numpy
7 lectures 55:39
Bem vindo à seção de Numpy
00:08
Criação de vetores e arrays e numpy.random
15:48
Indexação e Fatiamento de arrays
14:22
Operações com Numpy Arrays
06:58
Exercícios
02:00
Soluções
13:56
+ Python para análise de dados - Pandas
11 lectures 01:27:26
Bem vindo à seção Pandas
00:19
Series
08:49
DataFrame - Criação e Fatiamento
11:17
DataFrame - Seleção condicional, set_index
09:27
DataFrame - Índices Multiníveis
06:48
Dados Ausentes
06:56
Concatenar, Juntar e Mesclar
10:00
Operações
14:38
Entrada e Saída de dados
09:42
+ Python para análise de dados - Exercícios Pandas
4 lectures 42:56
Exercício 1 - Salários SF
02:16
Soluções - Salários SF
22:37
Compras de Ecomerce
01:35
Soluções Compras de Ecomerce
16:28
+ Python para Visualização de dados - Matplotlib
7 lectures 01:03:47
Bem vindo à seção de visualização de dados
00:12
Introdução ao Matplotlib
04:19
Matplotlib - Parte 2
14:47
Matplotlib - Parte 3
11:47
Exercícios Matplotlib
01:16
Soluções - Exercícios Matplotlib
16:42
+ Python para visualização de dados - Seaborn
9 lectures 01:21:55
Introdução ao Seaborn
03:35
Plots categóricos
14:40
Plots matriciais
11:09
Plots de regressão
06:43
Estilos e cores
08:47
Exercícios
01:31
Soluções Exercícios
10:00
+ Python para visualização de dados - Visualização de dados Pandas
3 lectures 27:10
Visualização de dados embutida ao Pandas
15:08
Exercícios
01:25
Soluções Exercícios
10:37
Requirements
  • Noções básicas de programação
  • Inglês básico (devido aos principais conjuntos de dados usados e métodos do Python serem em Inglês)
Description

Você está pronto para começar seu caminho para se tornar um cientista de dados?

Este curso abrangente será seu guia para aprender a usar todo o poder do Python para analisar dados, criar excelentes visualizações e usar algoritmos de Machine Learning poderosíssimos! 

Foi planejado em total parceria com Jose Portilla, um dos mais experientes tutores da Udemy, com mais de 300.000 alunos ao redor do mundo inteiro. 

Cientista de dados foi classificado como o trabalho número 1 no Glassdoor e o salário médio de um cientista de dados é mais de $ 120,000 nos Estados Unidos! Data Science é uma carreira gratificante que permite resolver alguns dos problemas mais interessantes do mundo! Além disso, muitas empresas no Brasil já estão começando a expandir suas áreas de data analytics. 

Este curso foi concebido para principiantes com alguma experiência de programação ou desenvolvedores experientes que procuram dar um salto em direção à ciência dos dados!

Este curso abrangente é comparável a outros cursos de Ciência de dados e Machine Learning que, em alguns casos, costumam custar milhares de reais, mas agora você pode ter acesso a essas informações por uma fração do custo! Com mais de 100 aulas de vídeo em HD e notebooks de códigos detalhados para cada palestra, este é um dos cursos mais abrangentes para ciência de dados e Machine Learning na Udemy!

Aqui, apenas alguns dos tópicos estaremos aprendendo:

Programação com Python
NumPy com Python
Usando DataFrames de pandas para resolver tarefas complexas
Use pandas para lidar com arquivos Excel
Obtenção de dados na Web com Python
Use Matplotlib e Seaborn para visualizações de dados
Use Plotly para visualizações interativas
Machine Learning com SciKit Learn, incluindo:

  • Regressão linear
  • K nearest neighbors
  • K Means Clustering
  • Árvores de decisão
  • Florestas aleatórias
  • Processamento de linguagem natural
  • Suporte Máquinas Vector
  • Algoritmos de sistemas de recomendação (NetFlix, Youtube, Amazon, Spotify)
  • e muito, muito mais!

Inscreva-se no curso e torne-se cientista de dados hoje!


Quais são os requisitos?

  • Alguma experiência de programação
  • Permissão de administrador para baixar arquivos


O que serei capaz de fazer depois deste curso?

  • Use o Python para Ciência de Dados e Machine Learning
  • Implementar Algoritmos de Machine Learning
  • Aprenderá a usar NumPy para dados numéricos
  • Aprenderá a usar Pandas para Análise de Dados
  • Aprenderá a usar Matplotlib para Python Plotting
  • Aprenderá a usar Seaborn para visualizações estatísticas
  • Usar Plotly para visualizações dinâmicas interativas
  • Usar SciKit-Learn para fazer uso das principais classes Machine Learning
  • K-Means Clustering
  • Support Vector Machines (SVMs)
  • Regressão Logística
  • Regressão linear
  • Floresta aleatória e árvores de decisão
  • Processamento de linguagem natural e filtros de spam
  • Use Spark para Análise de Dados Grandes
Who this course is for:
  • Este público é voltado para quem deseja aprender mais sobre Machine Learning e a principal linguagem de programação voltada para análise de dados: Python.