Introdução a Machine Learning com Python

Sinopse
Com mais de 20 milhões de utilizadores em todo o mundo, a linguagem de programação Python tornou-se numa ferramenta de eleição para análise e modelação de dados em ambiente científico e empresarial. Tendo o número de utilizadores vindo a crescer anualmente a uma taxa de 10%, a linguagem Python está atualmente implementada nas actividades diárias de um número cada vez maior de organizações públicas e privadas. Com uma comunidade numerosa e bastante activa, as funcionalidades desta poderosa linguagem têm vindo a estender-se para diversas áreas, sendo a área de Machine Learning uma das que tem registado maior atenção. Atualmente a linguagem Python é uma poderosa ferramenta open-source multiplataforma para tarefas de data mining, classificação e modelos preditivos, fazendo uso das suas fortes capacidades gráficas e estatísticas para automatização, interpretação e análise de grandes quantidades de informação.
Destinatários
A formação é destinada a todas as pessoas que tenham reduzida experiência com o Python ou que não possuam qualquer conhecimento da linguagem, sendo no entanto necessário que haja um conhecimento geral de conceitos de programação e processos envolventes.
Formador/a
Nelson Pires Licenciado em Física Aplicada – ramo Óptica pela Universidade do Minho e em Ciências de Engenharia – perfil Engenharia Geográfica, Mestre e Doutorado em Engenharia Geográfica pela Faculdade de Ciências da Universidade do Porto. É actualmente professor auxiliar convidado da Faculdade de Ciências da Universidade do Porto, assegurando a docência em várias disciplinas da Licenciatura em Engenharia Geoespacial, Mestrado em Engenharia Geográfica e Mestrado em Deteção Remota. Ao longo do seu percurso profissional tem vindo a desenvolver trabalho em vários domínios da Detecção Remota e análise geoespacial. Apoiante da filosofia e de soluções open-source há vários anos, todo o seu trabalho é desenvolvido usando ferramentas de código aberto, onde a linguagem Python faz parte integrante dos seus processos e rotinas de trabalho. Autor e co-autor de várias comunicações e de artigos científicos de âmbito nacional e internacional.
Conteúdos programáticos
Módulo I  – Ambiente de Desenvolvimento Python para Machine Leraning – Instalação e configuração do ambiente de desenvolvimento Python – Introdução às funcionalidades das bibliotecas necessárias para processos de modelação e predição com técnicas de machine learning – Introdução à biblioteca NumPy para operações matemáticas e estruturação de dados em arrays multidimensionais Módulo II – Sintaxe da linguagem, arrays e visualização 2D – Introdução à biblioteca NumPy para operações matemáticas e estruturação de dados em arrays multidimensionais – Introdução à biblioteca Matplotlib para visualização de dados a 2D e 2,5D Módulo III – Estruturação da informação em Python – Introdução à biblioteca de alta performance Pandas para estruturação e visualização de dados – Operadores básicos e tipos de dados em classes e dataframes; ferramentas de análise gráfica – Normalização, agregação, filtragem, transformação e visualização de dados Módulo IV  –Algoritmos de Machine Learning em Python – Introdução à biblioteca SciKit-Learn (Scipy Toolkit Learning) – Algoritmos de Classificação, Regressão e Clustering – Extração de características dos dados, redução de dimensão e seleção de modelos de machine learning – Pré- e pós-processamento da informação, estruturação dos dados para aplicação de técnicas de classificação supervisonada – Exemplificação de casos práticos com aplicabilidade ao mundo real
Observações
Esforço informático Educacional – 24h Conteúdos disponíveis para autoestudo, na página do Curso.
2020-12-07

Preço membro

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Preço não membro

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Membro Estudante

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