Matemática e Estatística Aplicada Para Data Science, Machine Learning e IA
Este curso constrói a base que diferencia profissionais de dados no mercado: Matemática e Estatística aplicadas na prática com Python. Ao longo de 7 Labs e 10 Projetos, você conecta teoria a aplicações reais, passando por vetores, matrizes, funções, cálculo, inferência estatística, testes de hipótese, construção de uma rede neural com operações matriciais, PCA com autovalores e autovetores, matemática da arquitetura Transformer e testes A/B em campanhas de marketing. Você deixa de usar algoritmos como caixa-preta e passa a entender, otimizar e inovar em Data Science, Machine Learning e IA.
Online
Imediato
84 h/a
Prazo de Acesso
24 meses
12x no cartão
Matemática e Estatística Aplicada Para Data Science, Machine Learning e IA
Este curso constrói a base que diferencia profissionais de dados no mercado: Matemática e Estatística aplicadas na prática com Python. Ao longo de 7 Labs e 10 Projetos, você conecta teoria a aplicações reais, passando por vetores, matrizes, funções, cálculo, inferência estatística, testes de hipótese, construção de uma rede neural com operações matriciais, PCA com autovalores e autovetores, matemática da arquitetura Transformer e testes A/B em campanhas de marketing. Você deixa de usar algoritmos como caixa-preta e passa a entender, otimizar e inovar em Data Science, Machine Learning e IA.
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Descrição do Curso
Neste curso começamos a girar as engrenagens da Ciência de Dados com os bases essenciais para Cientistas de Dados: Matemática e Estatística.
Logbook das Principais Atividades Práticas
- Lab 1 - Representando Equações via Programação
- Lab 2 - Trabalhando com Funções, Logaritmos e Vetores em Python
- Lab 3 - Regras Básicas da Álgebra, Operações com Vetores e Algoritmo de Machine Learning
- Lab 4 - Representação Geométrica de Vetores e Álgebra Linear no Espaço Vetorial
- Lab 5 - Operações com Matrizes, Determinantes, Autovalores e Autovetores em Ciência de Dados
- Lab 6 - Usando Cálculo e Limite de Funções em Data Science com Linguagem Python
- Lab 7 - Distribuições de Probabilidade de Variáveis Aleatórias Discretas
- Projeto 1 - Vetores e Espaço Vetorial em Sistemas de Recomendação
- Projeto 2 - Construindo Algoritmo de Rede Neural Artificial Através de Operações com Matrizes
- Projeto 3 - Aplicação Prática de Autovetores e Autovalores com PCA (Análise de Componentes Principais)
- Projeto 4 - Matemática da Arquitetura Transformer e Deploy do Modelo de Forecast de Séries Temporais
- Projeto 5 - Tratamento de Dados Categóricos e o Impacto em Modelagem Estatística
- Projeto 6 - Modelagem Estatística em Indicadores Socioeconômicos
- Projeto 7 - Respondendo Perguntas de Negócio com Distribuições de Probabilidade de Variáveis Contínuas
- Projeto 8 - Aplicação e Interpretação de Testes Estatísticos Para Analisar a Taxa de Ocupação de Imóveis
- Projeto 9 - Análise de Sentimento em Avaliações de Usuários com Regressão Não Paramétrica
- Projeto 10 - Análise de Teste A/B em Campanha de Marketing Digital
Ementa do Curso
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