Projetos de Ciência de Dados com Python: Abordagem de Estudo de Caso Para a Criação de Projetos de Ciência de Dados Bem-sucedidos Usando Python, Pandas e Scikit-learn

by Stephen Klosterman

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. 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 doInstalação dos pacotes necessários para a definição de um ambiente de codificação de ciência de dadosCarregamento de dados em um Jupyter Notebook executando PythonUso do Matplotlib para a criação de visualizações de dadosCriação de um modelo com o uso do scikit-learnUso do lasso e da regressão ridge para dedução do overfittingCriação e ajuste de um modelo de floresta aleatória e comparação do desempenho com o da regressão logísticaCriação de visualizações com o uso da saída do Jupyter Notebook.

Paperback