Este curso começa discutindo a importância da exploração de dados. Ele ensinará o que usar para visualizações de dados em R e Python. Você estudará gráficos diferentes para diferentes visualizações, como gráficos de dispersão e de linhas, gráficos de barras, histogramas, gráficos de caixas, gráficos de violino, gráficos Q-Q. Você também aprenderá que o gráfico de dispersão de colunas individuais pode ser útil para uma exploração detalhada dos recursos em seu conjunto

Em seguida, você estudará engenharia de recursos, que é o processo de usar o conhecimento de domínio dos dados para criar recursos que fazem os algoritmos de aprendizado de máquina funcionarem. Você examinará os modelos que são avaliados com base em estatísticas sobre os erros, ou resíduos, nos valores previstos. Você estudará os recursos e métodos disponíveis em R e Python para criar modelos de aprendizado de máquina, incluindo o processo e as opções de avaliação

Saiba mais sobre a teoria e a prática da ciência de dados com este curso on-line gratuito. Ao concluir o curso, você terá uma melhor compreensão das funções da análise exploratória de dados e quais fatores podem afetar sua visualização dos dados, bem como uma visão muito melhor dos diferentes tipos de gráficos para ajudar a visualizar seus dados, bem como das bibliotecas e pacotes disponíveis para R e Python. Comece este curso hoje mesmo para melhorar sua alfabetização em dados