Projetos de ciência de dados com Python foi pensado para oferecer orientação prática sobre ferramentas padrão para análise de dados e machine learning em Python com a ajuda de dados reais. O curso o ajudará a entender como usar pandas e o Matplotlib para examinar criticamente um dataset com sínteses estatísticas e gráficos e extrair os insights que deseja obter. Você continuará adquirindo conhecimento ao aprender a preparar dados e a fornecê-los para algoritmos de machine learning, como o de regressão logística regularizada e o de floresta aleatória, usando o pacote scikit-learn. Também aprenderá como ajustar algoritmos para fornecer as melhores previsões sobre dados novos não conhecidos. À medida que percorrer os capítulos mais avançados, conhecerá o funcionamento e a saída desses algoritmos e entenderá melhor não só os recursos preditivos dos modelos, mas também o que os leva a fazer essas previsões. No fim do curso, você terá as habilidades necessárias para usar confiantemente vários algoritmos de machine learning a fim de executar análises de dados detalhadas e extrair insights significativos dos dados.
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Autor | Klosterman Stephen |
Editora | Novatec Editora |
Idioma | PORTUGUES |
Encadernação | BROCHURA |
Páginas | 320 |
Ano de edição | 2020 |
Projetos de ciência de dados com Python
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