Cientista de machine learning em Python

Atualizado 12/2025

Descubra machine learning com Python e trabalhe para se tornar um cientista de machine learning. Explore o aprendizado supervisionado, não supervisionado e profundo.

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Descrição da trilha

Cientista de machine learning em Python

Domine as habilidades essenciais do Python para machine learningComece sua jornada para se tornar um cientista de machine learning com este programa completo de Python. Ganhe experiência prática com técnicas de aprendizado supervisionado, não supervisionado e profundo enquanto trabalha com conjuntos de dados do mundo real. Ao final deste programa, você vai ter a confiança e as habilidades necessárias para resolver problemas complexos de machine learning e criar modelos preditivos poderosos.

Do básico do Python ao machine learning avançado

Se você é novo no Python ou um programador experiente, este programa é pra você. Você vai começar aprendendo o básico da programação em Python e logo vai avançar para conceitos mais avançados de machine learning. O currículo cuidadosamente elaborado inclui:

Aprendizado supervisionado com scikit-learn
Técnicas de aprendizado não supervisionado, como agrupamento e redução de dimensionalidade
Classificadores lineares e modelos baseados em árvores
Aumento de gradiente com XGBoost Engenharia de recursos e pré-processamento para machine learning
Análise e previsão de séries temporais
Processamento de linguagem natural com spaCy
Aprendizado profundo com PyTorch
Machine learning distribuído com PySpark

Aprendizagem prática com projetos do mundo real

Use suas habilidades em projetos práticos que mostram os desafios que os cientistas de machine learning enfrentam na indústria. Você vai trabalhar com vários conjuntos de dados, desde o comportamento dos clientes até imagens e textos, pra resolver problemas do mundo real. Através de modelagem preditiva para agricultura, agrupamento de espécies de pinguins da Antártida e previsão da duração do aluguel de filmes, você vai ganhar experiência prática lidando com tarefas complexas de machine learning. Além disso, você vai descobrir estratégias para se dar bem nas competições do Kaggle, aprimorando sua habilidade de criar modelos de alto desempenho. Esses projetos vão te ajudar a criar um portfólio bacana para mostrar sua experiência em machine learning para possíveis empregadores.Prepare-se para o mercado de trabalho com habilidades que estão em altaMachine learning é uma das habilidades mais procuradas no mercado de trabalho atual. Ao concluir este programa, você estará bem preparado para:Candidate- se a vagas de cientista de machine learning em vários setores.

Trabalhar junto com as equipes de ciência de dados pra resolver problemas complicados Participe das competições e hackathons da Kaggle. Busque mais especialização em áreas como PNL, visão computacional ou big data.

Por que Python para machine learning?Python virou a linguagem preferida para machine learning por ser simples, versátil e ter um ecossistema cheio de bibliotecas poderosas. Com ferramentas como scikit-learn, PyTorch e PySpark, o Python permite implementar algoritmos de machine learning de forma eficiente e dimensioná-los para lidar com grandes conjuntos de dados. Dominar Python para machine learning vai abrir um mundo de oportunidades nesse campo que tá crescendo rapidinho.

Descubra seu potencial como cientista de machine learning

Pronto para dar o primeiro passo em direção a uma carreira gratificante em machine learning? Inscreva-se hoje mesmo no programa Cientista de Machine Learning em Python e ganhe as habilidades e a confiança necessárias para enfrentar os desafios reais do machine learning. Com instrução especializada, projetos práticos e uma comunidade de aprendizagem solidária, você estará no caminho certo para se tornar um cientista de machine learning.

Pré-requisitos

Essa trilha não tem pré-requisitos

Course
1
Aprendizado Supervisionado com o scikit-learn
Aprimore suas habilidades em aprendizado de máquina com scikit-learn e dados reais. Aprenda a fazer previsões poderosas em Python!
Project
bônus
Predictive Modeling for Agriculture
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
Course
3
Aprendizado não supervisionado em Python
Saiba como agrupar, transformar, visualizar e extrair insights de conjuntos de dados não rotulados usando o scikit-learn e o scipy.
Project
bônus
Clustering Antarctic Penguin Species
Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering
Course
5
Classificadores lineares em Python
Neste curso, você aprenderá os detalhes dos classificadores lineares, como regressão logística e SVM.
Course
6
Aprendizado de máquina com modelos baseados em árvores em Python
Neste curso, você aprenderá a usar modelos baseados em árvores e conjuntos para regressão e classificação usando o scikit-learn.
Project
bônus
Predicting Movie Rental Durations
Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.
Course
8
Extreme Gradient Boosting with XGBoost
Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.
Course
9
Análise de cluster em Python
Conheça o aprendizado não supervisionado por meio de técnicas como agrupamento hierárquico e k-means usando a biblioteca SciPy.
Course
10
Dimensionality Reduction in Python
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.
Course
11
Pré-processamento para aprendizado de máquina em Python
Saiba como limpar e preparar seus dados para o machine learning!
Course
12
Aprendizado de máquina para dados de séries temporais em Python
Este curso se concentra na engenharia de recursos e no machine learning para dados de séries temporais.
Course
13
Feature Engineering for Machine Learning in Python
Create new features to improve the performance of your Machine Learning models.
Course
14
Model Validation in Python
Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.
Course
15
Hyperparameter Tuning in Python
Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.
Skill Assessment
bônus
Machine Learning Fundamentals in Python
Course
18
Processamento de Linguagem Natural (NLP) em Python
Domine a análise de texto com técnicas essenciais de PLN, desde o pré-processamento até modelos avançados de transformadores.
Course
19
Natural Language Processing with spaCy
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Course
20
Feature Engineering for NLP in Python
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.
Course
21
Introdução ao Aprendizado Profundo com o PyTorch
Crie sua primeira rede neural no PyTorch, ajuste hiperparâmetros e trabalhe com tarefas de classificação e regressão.
Course
22
Aprendizagem profunda intermediária com PyTorch
Conheça as principais arquiteturas de aprendizagem profunda, como CNNs, RNNs, LSTMs e GRUs, para modelar imagens e dados sequenciais.
Course
23
Processamento de imagens em Python
Aprenda a processar, transformar e manipular imagens conforme suas necessidades.
Course
24
Introduction to PySpark
Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!
Course
25
Machine Learning com PySpark
Faça previsões a partir de dados com o Apache Spark, usando árvores de decisão, regressão logística, regressão linear, conjuntos e pipelines.
Course
26
Winning a Kaggle Competition in Python
Learn how to approach and win competitions on Kaggle.