Introdução a Machine Learning em uma Competição do Kaggle

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학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

Como se familiarizar com conceitos básicos de Machine Learning criando um modelo de predição.

Construa, treine, teste avalia a performance de alguns modelos. 

Realize a submissão da sua primeira solução da competição no Kaggle.

2 horas
초급
다운로드 필요 없음
분할 화면 동영상
포르투갈어 (브라질)
데스크톱 전용

Neste curso de 1 hora, com base em projeto, você será capaz de entender como prever quais passageiros sobreviveriam ao naufrágio do Titanic e fazer sua primeira submissão em uma competição de Aprendizado de Máquina dentro da plataforma do Kaggle. Além disso, você, como iniciante em Machine Learning, irá se familiarizar e entender como iniciar um modelo preditivo usando conceitos básicos de aprendizado supervisionado. Vamos escolher classificadores para aprender, prever e testar os dados. Realizaremos uma Análise Exploratória de Dados (também chamada de EDA) para adquirir um bom entendimento sobre os dados que iremos trabalhar. Ao final, você saberá como medir o desempenho de um modelo, e será capaz de enviar seu modelo para a competição e obter uma pontuação do Kaggle. Nota: Este curso funciona melhor para aprendizes de regiões que tem como idioma o Português. Você encontra a versão desse mesmo conteúdo disponível em inglês para aprendizes da América do Norte em: https://www.coursera.org/projects/ml-basics-kaggle-competition Este projeto é indicado para iniciantes em Ciência de Dados que desejam fazer uma aplicação prática usando Aprendizado de Máquina e análise de dados. Para ter sucesso neste projeto é desejado que você tenha conhecimentos básicos em linguagem Python, utilizaremos bibliotecas como Numpy e Pandas. Você também deve previamente ter uma conta Google para utilizar o Google Colab e também uma conta na plataforma Kaggle (ambas sem custo).

개발할 기술

  • Aprendizagem de Máquina

  • Machine Learning

  • Python Programming

  • Ciência de Dados

  • Kaggle

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

  1. Introdução ao Kaggle

  2. Análise Exploratória dos Dados (EDA)

  3. Pré processamento I - Analisando Dados Faltantes

  4. Pré-processamento II - Analisando Dados Faltantes

  5. Pré-processamento III - Codificando Dados Categóricos

  6. Dividindo o conjunto de dados em treinamento e teste

  7. Construindo nossos modelos de aprendizado de máquina

  8. Realize a submissão do seu projeto no Kaggle

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

자주 묻는 질문

안내 프로젝트를 구매하면, 시작에 필요한 파일과 소프트웨어가 포함된 클라우드 데스크톱 작업 영역에 웹 브라우저를 통해 접근할 수 있으며, 주제 전문가의 단계별 동영상 지침 등 프로젝트 완료에 필요한 모든 것이 제공됩니다.

귀하의 작업 영역에는 노트북이나 데스크톱 컴퓨터에 맞게 용량이 지정된 클라우드 데스크톱이 포함되어 있으므로 모바일 기기에서는 안내 프로젝트를 이용할 수 없습니다.

안내 프로젝트 강사는 해당 주제의 전문가로서, 해당 프로젝트 영역이나 도구, 기술에 대한 경험이 풍부하며 전 세계 수백만 명의 학습자와 지식을 적극적으로 공유합니다.

안내 프로젝트에서 생성된 파일은 모두 다운로드하고 보관할 수 있습니다. 클라우드 데스크톱에 접속한 상태에서 '파일 브라우저'를 사용하여 파일을 다운로드할 수 있습니다.

안내 프로젝트는 환불이 불가능합니다. 전체 환불 정책 보기

안내 프로젝트에는 재정 지원이 제공되지 않습니다.

안내 프로젝트의 청강은 할 수 없습니다.

페이지 상단에서 이 안내 프로젝트에 대한 경험 수준을 누르면 우선적으로 알아야 하는 지식을 확인할 수 있습니다. 안내 프로젝트의 단계마다 강사가 차례대로 안내해 드립니다.

네, 브라우저를 통해 이용할 수 있는 클라우드 데스크톱에서 안내 프로젝트 완료에 필요한 모든 것을 이용할 수 있습니다.

브라우저의 분할 화면 환경에서 바로 작업을 완료하여 학습할 수 있습니다. 화면 왼쪽에 있는 작업 영역에서 작업을 완료할 수 있습니다. 화면 오른쪽에서는 강사의 단계별 프로젝트 안내를 볼 수 있습니다.