Overview

Este curso é uma coletânea de conteúdos sobre Machine Learning Supervisionado e Não Supervisionado.IMPORTANTE: Este curso reutiliza materiais de dois cursos anteriores já disponíveis no meu perfil da Udemy. Caso você já tenha feito esses cursos, saiba que este curso é uma versão combinada e reorganizada, criada para oferecer uma experiência unificada, sem a necessidade de alternar entre cursos distintos.5. Projetos Práticos e Aplicações ReaisProjeto 1: Teste A/B em Tráfego WebNeste projeto, você trabalhará com dados reais de tráfego web para avaliar o impacto de duas versões de uma página nas taxas de conversão. Você aprenderá a:Limpar e explorar dados com Pandas.Aplicar testes estatísticos como o teste t e teste de hipótese para comparar conversões.Visualizar os resultados e tomar decisões baseadas em dados.Criar relatórios com insights acionáveis para otimizar o desempenho do site.Projeto 2: Exploração de Dados Bancários para Machine LearningNeste caso prático, você analisará um conjunto de dados financeiros com informações de clientes de um banco para detectar padrões e preparar os dados para modelos de Machine Learning. Foco em:Limpeza e transformação com Pandas e NumPy.Exploração visual com Seaborn para identificar correlações.Estatística descritiva para compreender o comportamento dos clientes.Preparação do dataset para modelagem preditiva.Projeto 3: Análise de Dados de SegurosVocê trabalhará com dados de uma seguradora para identificar os fatores que afetam os custos das apólices e o risco dos clientes. Você aprenderá a:Limpar e transformar dados de clientes e sinistros.Aplicar EDA para encontrar tendências e anomalias.Utilizar estatísticas e visualização para orientar decisões.Preparar os dados para modelos de previsão de risco.Projeto 4: Análise de Dados de MalwareNeste projeto, você analisará dados sobre softwares maliciosos para identificar padrões de ataques cibernéticos e prevenir vulnerabilidades. Foco em:Limpeza e estruturação dos dados.Exploração visual para identificar características relevantes.Aplicação de técnicas de pré-processamento para melhorar a qualidade dos dados.

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