Projeto de Ciência de Dados e Aprendizagem de Máquina: Análise de Saúde com Python

Os dados brutos só são valiosos se você souber extrair insights e fazer previsões precisas a partir deles.Este curso apresenta os fundamentos da ciência de dados e do aprendizado de máquina por meio de um projeto de análise prático e focado na saúde. Você passará da compreensão de conceitos estatísticos básicos para a construção de um modelo preditivo que analisa indicadores de saúde.Trabalhando através de um pipeline de dados estruturados, você aprenderá a limpar dados brutos, realizar análises exploratórias de dados e treinar um algoritmo de aprendizado de máquina para prever resultados. O que você vai aprender: - Entenda conceitos fundamentais de ciência de dados, termos estatísticos e fluxos de trabalho de aprendizado de máquina - Realizar análises exploratórias de dados para descobrir padrões e correlações ocultos em conjuntos de datos de saúde - Limpe e prepare dados brutos usando bibliotecas Python modernas e pipelines de dados estruturados - Aplique técnicas estatísticas para validar suposições e entender distribuições de dados - Construa, treine e avalie modelos de aprendizado de máquina para tarefas de classificação binária - Implemente as melhores práticas de codificação moderna, incluindo dicas de tipo, para ciência de dados reproduzíveis O curso começa com terminologia essencial, estatísticas e configuração de ambiente antes de guiá-lo passo a passo através do pré-processamento de dados, análise exploratória e treinamento de modelos.Você vai terminar aprendendo a avaliar o desempenho do seu modelo e interpretar os resultados. Este curso é projetado para iniciantes que desejam uma introdução prática e baseada em projetos à ciência de dados e ao aprendizado de máquina.Não é necessária experiência prévia em estatística ou programação. Comece a ler hoje mesmo para criar seu primeiro projeto de machine learning preditivo do zero.