Trabalhando com conjuntos de dados públicos para aprendizado de máquina

Encontrar os dados certos é o primeiro e mais crucial passo em qualquer projeto de ciência de dados ou aprendizado de máquina.Este curso orienta você através dos conjuntos de dados públicos padrão mais famosos usados globalmente para treinar e testar algoritmos. Você passará de um iniciante que se pergunta onde encontrar dados de qualidade para um profissional confiante capaz de carregar, limpar e explorar conjuntos de dados fundamentais.Você aprenderá a estrutura de conjuntos clássicos de dados em domínios tabulares, de imagem e de texto, entendendo como prepará-los para análise. O que você vai aprender: - Entenda a estrutura e a história de conjuntos de dados públicos fundamentais como Iris, MNIST e COCO - Carregue e explore dados de código aberto usando bibliotecas e dataframes Python modernos - Aplique técnicas essenciais de limpeza e pré-processamento de dados para lidar com valores e ruídos ausentes - Analise as características do conjunto de dados para escolher o algoritmo de aprendizado de máquina certo para sua tarefa - Identificar vieses, limitações e considerações de licenciamento em repositórios de dados públicos - Pratique a estruturação de seus próprios pipelines de dados para análises limpas e reproduzíveis O curso começa com conceitos fundamentais de estruturação de dados, formatos e licenciamento.Você então progredirá através de passos escritos, analisando conjuntos de dados tabulares e multimodais do mundo real passo a passo. Este curso é projetado para analistas de dados iniciantes, aspirantes a engenheiros de aprendizado de máquina e estudantes curiosos sem experiência prévia em ciência de dados. Comece a explorar os blocos de construção do machine learning moderno e aprimore suas habilidades de análise de dados hoje mesmo.