Neste projeto habita o material de apoio para as aulas do minicurso de Introdução à Aprendizado de Máquina com Python.
Foi construído para ser uma aula interativa em JupyterLab, para que o aluno possa trabalhar de forma dinâmica com o professor durante as aulas.
Também serve como um guia tutorial para a comunidade que deseja iniciar seus conhecimentos em Aprendizado de máquina utilizando da linguagem Python.
- Discussão sobre Dados e sua perspectiva para o futuro
- Diferenciação entre os termos "Data Science", "Big Data" e "Data Analytics"
- Aplicações realizadas por quem trabalha com "Data Science", "Big Data" e "Data Analytics"
- Habilidade de profissionais que trabalham com "Data Science", "Big Data" e "Data Analytics"
- Discussão sobre Data Science
- Machine learning vs Deep learning
- Data Science vs Machine learning
- O caso AmazonGo
- Carros autônomos
- Introdução rápida ao Python
- Sintaxe
- Blocos
- Controle de fluxo
- Laços
- Tipagem: número
- Tipagem: texto
- Módulo string
- Conhecendo o Twitter
- Extraindo dados de API utilizando tweepy
- Célula de código
- Criação de DataFrame
- Visualização e estatísticas sobre um DataFrame
- Séries temporais
- Gráficos
- Análise sentimental de um determinado texto
- Etapas de uma análise de dados
- Preprocessamento
- Dados ausentes: identificação e remoção
- Formatação de dados
- Normalização de dados
- Data binning
- Transformação de dados categóricos em quantitativos
- Importação de dados
- Identificação de informações acerca dos dados coletados
- Criação de conjuntos de validação
- Avaliando modelos de aprendizado de máquina
- Fazendo predições
- Como analisar uma predição
Agradeço ao Curso de Ciência da Computação da PUC Minas - Campus Poços de Caldas pela oportunidade de dividir um pouco de meu conhecimento com a comunidade acadêmica.
Agradeço também aos participantes, a qualidade do curso só demonstra a grande capacidade que possuem, espero encontrar vocês em breve, porém, como sucedidos profissionais na área.