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Módulos

Módulo 01 – Big Data

Conteúdo 01 – Conceito de Big Data

Conteúdo 02 – Ecossistema de Big Data

Conteúdo 03 – Framework de Big Data com Java

Conteúdo 04 – Bibliotecas de software java para análise de dados

Conteúdo 05 – Comandos de linguagem Java

Conteúdo 06 – Visualização de Dados

Conteúdo 07 – Conceitos Fundamentais e compreensão da Estatística

Conteúdo 08 – Os tipos de visualização e compreensão de dados

Conteúdo 09 – Preparando dados

Conteúdo 10 – Algoritmos de Classificação

Conteúdo 11 – Introdução algoritmos de machine learning(ML)

Conteúdo 12 – Agrupamento baseado em densidade

Conteúdo 13 – Característica e estrutura de dados Hierárquico

Conteúdo 14 – Introdução ao algoritmo K-Means

Conteúdo 15 – Algoritmo de Ensemble Learming

Conteúdo 16 – Algoritmos explicativos

Conteúdo 17 – Algoritmos de agrupamentos

Conteúdo 18 – Algoritmos de redução de Dimensionalidade

Conteúdo 19 – Algoritmos de semelhança

Conteúdo 20 – Algoritmos baseados em densidade

Conteúdo 21 – Algoritmos baseados em hierarquia

Conteúdo 22 – Particionamento em densidade

Conteúdo 23 – Particionamento de dados

Conteúdo 24 – Grade em densidade

Conteúdo 25 – Medindo o desempenho do cluster machine learning

Conteúdo 26 – Introdução ao algoritmo K-Means

Conteúdo 27 – Funcionalidade do algoritmo K-means

Conteúdo 28 – Implementação do algoritmo de agrupamento K-Means 

Conteúdo 29 – Vantagens e desvantagens do método algoritmo K-Means

Conteúdo 30 – Clusterização de dados

Conteúdo 31 – Calculo do número de clusters

Conteúdo 32 – Aplicações do algoritmo de agrupamento K-Means

Conteúdo 33 – Introdução ao svm

Conteúdo 34 – Kernels SVM

Conteúdo 35 – Vantagens e desvantagens do SVM

Conteúdo 36 – Introdução a Mean-Shift

Conteúdo 37 – Agrupamento de dados baseado em Mean Shift

Conteúdo 38 – Implementação Mean Shift

Conteúdo 39 – Vantagens e desvantagens do Mean Shift

Conteúdo 40 – Característica de Clustering Hierárquica

Conteúdo 41 – Dendrogramas Agrupamento hierárquico

Conteúdo 42 – Introdução Algoritmo KNN

Conteúdo 43 – Implementação algoritmo KNN

Conteúdo 44 – Introdução Matriz de confusão

Conteúdo 45 – Matriz de confusão e curva Roc e valor AUC

Conteúdo 46 – Log loss

Conteúdo 47 – Métricas de desempenho para problemas de regressão

Conteúdo 48 – Introdução

Conteúdo 49 – Desafios relacionadas ao Pipeline dos modelos ML

Conteúdo 50 – Modelagem ML e preparação dos dados

Conteúdo 51 – Melhoria de performance com conjuntos

Conteúdo 52 – Métodos de aprendizagem cm conjuntos

Conteúdo 53 – Algoritmos de conjunto de boosting

Conteúdo 54 – Algoritmos de conjunto Voting

Conteúdo 55 – Performance com algoritmos Tuning 

As videoaulas são separadas em 19 módulos para facilitar o aprendizado.
O aluno assiste quando e onde quiser por tempo ilimitado.

Como é a rotina do curso

As videoaulas são separadas em módulos para facilitar o aprendizado.
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