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É um pilar da ciência de dados moderna. Nesse campo, o scikit-learn é uma ferramenta central: é facilmente acessível, embora poderoso, e se encaixa naturalmente no amplo ecossistema de ferramentas de ciência de dados baseadas na linguagem de programação Python.\n\nEste curso é uma introdução detalhada à modelagem preditiva com scikit-learn. Lições passo a passo e didáticas apresentam as ferramentas metodológicas e de software fundamentais do aprendizado de máquina e são, como tal, um trampolim para desafios mais avançados em inteligência artificial, mineração de texto ou ciência de dados.\n\nO curso é mais do que um livro de receitas: ele o ensinará a ser crítico sobre cada etapa do projeto de um pipeline de modelagem preditiva: desde as escolhas no pré-processamento de dados até a escolha de modelos, obtendo insights sobre seus modos de falha e interpretando suas previsões.\n\nO treinamento será essencialmente prático, com foco em exemplos de aplicações com código executado pelos participantes.\n\nOs autores do curso, também desenvolvedores do núcleo do scikit-learn, serão seus guias durante todo o treinamento!\n\n---\n\n# Formato\n\nO curso abordará aspectos práticos por meio do uso de cadernos Jupyter e exercícios regulares. Ao longo do curso, destacaremos as melhores práticas do scikit-learn e daremos a você a intuição de usar o scikit-learn de uma maneira metodologicamente sólida.\n\n---\n\n# Plano de curso\n\n* [`Módulo 1. O pipeline de modelagem preditiva`](https://github.com/RogerioLS/Scikit-Learn/tree/main/Module1_The_Predictive_Modeling_Pipeline)\n* [`Módulo 2. Selecionando o melhor modelo`](https://github.com/RogerioLS/Scikit-Learn/tree/main/Module2_Selecting_the_best_model)\n* [`Módulo 3. Ajuste de hiperparâmetros`](https://github.com/RogerioLS/Scikit-Learn/tree/main/Module3_hyperparameter_tuning)\n* [`Módulo 4. Modelos Lineares`](https://github.com/RogerioLS/Scikit-Learn/tree/main/Module4_linear_model)\n* [`Módulo 5. Modelos de árvore de decisão`](https://github.com/RogerioLS/Scikit-Learn/tree/main/Module5_decision_tree_models)\n* [`Módulo 6. Conjunto de modelos`](https://github.com/RogerioLS/Scikit-Learn/tree/main/Module6_ensemble_of_models)\n* [`Módulo 7. Avaliando o desempenho do modelo`](https://github.com/RogerioLS/Scikit-Learn/tree/main/Module7_evaluanting_model_performance)\n\n---\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e \n\u003cimg src=\"https://media.giphy.com/media/1kkxWqT5nvLXupUTwK/giphy.gif\"\u003e\n\u003c/p\u003e\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Frogeriols%2Fscikit-learn","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Frogeriols%2Fscikit-learn","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Frogeriols%2Fscikit-learn/lists"}