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Bem vindo ao Melhor Curso com Tópicos Avançados em Ciência de Dados!Se você já conhece Formação Cientista de Dados com R e Python, ou já tem o conhecimento básico em Ciência de Dados, este curso é para você! Com ele você vai potencializar seus conhecimentos na área de dados, dando um grande Upgrade nos seus conhecimentos, com técnicas e ferramentas avançadas, porém importantes na sua carreira em ciência de dados. Neste curso você vai aprender:Inteligência Artificial Explicável (XAI): Modelos de Machine Learning, especialmente Redes Neurais Artificiais, são conhecida com uma "caixa preta", ou seja, não é possível compreender a racionalização por traz do processo de decisão. Com técnicas de Inteligência Artificial Explicável, somos capazes de criar modelos de Machine Learning que sejam compreensíveis pela área de negócio.Engenharia de Atributos: Aqui você via aprender importantes técnicas importantes na etapa de pré-modelagem em Machine Learning, buscando criar modelos melhores.Avaliação de Modelos: Avaliar a performance de modelos é muito importante, e a acurácia nem sempre é a métrica mais indicada. Nesta seção você vai aprender todas as principais métricas utilizadas em Machine Learning.Técnicas Avançadas de Clusters: Aprenda a avaliar qual é o número ideal de clusters, se foram produzidos bons clusters e se utilizamos a melhor técnica de agrupamento.Introdução a Álgebra Linear: Nesta seção você vai estudar os conceitos de álgebra linear importantes para um Cientista de DadosCálculo para Ciência de Dados: Derivadas e Gradientes: Nesta seção você vai estudar os conceitos de Derivadas e Gradientes importantes para um Cientista de DadosExtreme Machine Learnings: Conheça esta técnica de Machine Learning que é apresentada como uma alternativa a RNATécnicas para Imbalanced Datasets: Como tratar dados desbalanceados? Aqui estudaremos undersampling, oversampling e smoteAutoML: Vamos estudar como "tunar" modelos de forma automática, ou seja, ajuste automático de hiper parâmetros de modelosClassificação MultiLabel: Vamos aprender técnicas para tratar problemas de Machine Learning quando algo pode ser classificado em mais de uma classe ao mesmo tempo!O curso ainda inclui exemplos em Python e R, com códigos fonte, slides e dados de exemplo para baixar.

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