Ciência de Dados Practice Projects

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Aprenda Ciência de Dados com este caminho de aprendizagem abrangente, projetado para iniciantes. Estes Cursos de Ciência de Dados oferecem um roteiro estruturado para explorar a análise e interpretação de dados. Domine conceitos e ferramentas essenciais através de aulas práticas (não em vídeo) e exercícios práticos em um ambiente interativo, fortalecendo habilidades em análise estatística, aprendizado de máquina e visualização de dados.

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Projetos

Explore 38 projetos de Ciência de Dados para iniciantes e aplique conceitos essenciais em programas pequenos e completos. Cada projeto abre no LabEx com um ambiente pronto para uso, para que você possa se concentrar em criar.

Índice	Projeto	Dificuldade	Prática
01	100 Exercícios de Pandas	Iniciante	Iniciar projeto
02	Pandas para Iniciantes	Iniciante	Iniciar projeto
03	Aprendizado Supervisionado: Regressão	Iniciante	Iniciar projeto
04	NumPy para Iniciantes	Iniciante	Iniciar projeto
05	100 Exercícios de NumPy	Iniciante	Iniciar projeto
06	Scikit-learn para Iniciantes	Iniciante	Iniciar projeto
07	Matplotlib para Iniciantes	Iniciante	Iniciar projeto
08	Desafios Práticos de Pandas	Iniciante	Iniciar projeto
09	Desafios Práticos de NumPy	Iniciante	Iniciar projeto
10	Início Rápido com TensorFlow	Iniciante	Iniciar projeto
11	Aprendizado Supervisionado: Classificação	Iniciante	Iniciar projeto
12	Fundamentos de Deep Learning	Iniciante	Iniciar projeto
13	Aprendizagem Não Supervisionada: Clustering	Iniciante	Iniciar projeto
14	Início Rápido com Hadoop	Iniciante	Iniciar projeto
15	Simulação Gravitacional da Terra e Super Júpiter	Iniciante	Iniciar projeto
16	Fundamentos de Visualização de Dados com Seaborn	Iniciante	Iniciar projeto
17	Previsão de Risco de Titulares de Cartão de Crédito	Iniciante	Iniciar projeto
18	Classificação de Íris Usando SVM	Iniciante	Iniciar projeto
19	Desafios Práticos de Sklearn	Iniciante	Iniciar projeto
20	Limpeza e Purificação de Dados com Python	Iniciante	Iniciar projeto
21	Implementando MobileNet com TensorFlow.js e Flask	Iniciante	Iniciar projeto
22	Laboratórios Práticos de Hadoop	Iniciante	Iniciar projeto
23	Implementação de Regressão Polinomial	Iniciante	Iniciar projeto
24	Classificador Simples de Reconhecimento de Caracteres Manuscritos	Iniciante	Iniciar projeto
25	Early Stopping para Machine Learning	Iniciante	Iniciar projeto
26	Ajuste e Plotagem de Regressão Linear	Iniciante	Iniciar projeto
27	Otimização do Gradiente Descendente para Otimização Global	Iniciante	Iniciar projeto
28	Mínimos Quadrados Ordinários em Python	Iniciante	Iniciar projeto
29	Codificação de Rótulos para One-Hot	Iniciante	Iniciar projeto
30	Implementando a Métrica de Distância Minkowski	Iniciante	Iniciar projeto
31	Implementando a Matriz de Confusão para Classificação	Iniciante	Iniciar projeto
32	Desafios Práticos de Hadoop	Iniciante	Iniciar projeto
33	Um Corte em Dois	Iniciante	Iniciar projeto
34	Estimação de Modelos de Regressão Não Linear	Iniciante	Iniciar projeto
35	Implementação do Algoritmo de Regressão K-Nearest Neighbors	Iniciante	Iniciar projeto
36	Geração de Lotes Balanceados para Conjuntos de Dados Desbalanceados	Iniciante	Iniciar projeto
37	Dividir Conjunto de Dados em Mini-Lotes	Iniciante	Iniciar projeto
38	A Escuta Ampla Conduz à Compreensão	Iniciante	Iniciar projeto

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