Projetos de ciência de dados com Python

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.

Objetivos do livro:

• Instalação dos pacotes necessários para a definição de um ambiente de codificação de ciência de dados

• Carregamento de dados em um Jupyter Notebook executando Python

• Uso do Matplotlib para a criação de visualizações de dados

• Criação de um modelo com o uso do scikit-learn

• Uso do lasso e da regressão ridge para dedução do overfitting

• Criação e ajuste de um modelo de floresta aleatória e comparação do desempenho com o da regressão logística

• Criação de visualizações com o uso da saída do Jupyter Notebook.