Novatec lança livro Projetos de Ciência de Dados com Python

Novatec lança livro Projetos de Ciência de Dados com Python
Novatec lança livro 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.

Obtenha o livro Projetos de Ciência de Dados com Python

 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.

SOBRE O AUTOR


Stephen Klosterman
Stephen Klosterman
 Stephen Klosterman é um cientista de dados da área de machine learning na CVS Health. Ele ajuda a acomodar os problemas dentro do contexto da ciência de dados e fornece soluções de machine learning que os stakeholders empresariais entendem e valorizam. Sua formação inclui um Ph.D. em biologia na Universidade de Harvard, onde foi professor assistente do curso de ciência de dados.

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