https://github.com/vhnegrisoli/ibm-machine-learning-python

Notebooks desenvolvidos durante o curso Machine Learning With Python pela IBM
https://github.com/vhnegrisoli/ibm-machine-learning-python

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Notebooks desenvolvidos durante o curso Machine Learning With Python pela IBM

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/vhnegrisoli/ibm-machine-learning-python
• Owner: vhnegrisoli
• Created: 2020-07-10T01:14:32.000Z (about 5 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2020-08-05T14:14:07.000Z (about 5 years ago)
• Last Synced: 2025-01-10T15:49:07.476Z (9 months ago)
• Language: Jupyter Notebook
• Size: 1.01 MB
• Stars: 0
• Watchers: 2
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

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README

          
# IBM Badge - Machine Learning With Python

![IBM Badge](https://uploaddeimagens.com.br/images/002/760/584/original/badge.png?1594347177)

### Objetivos

Este repositório destina-se aos notebooks desenvolvidos durante o curso Machine Learning With Python com objetivo

de obtenção da Badge de Machine Learning Using Python fornecida pela IBM.

### Conteúdos

O curos irá focar em Aprendizado Supervisionado e Não-Supervisionado, apresentando conceitos de:

* Regressão Linear Simples e Múltipla

* Regressão não-linear

* Support Machine Vector / Máquina de Suporte de Vetores (SVM) 

* Avaliação de modelo

* Avaliação de métricas a serem utilizadas

* Classificação

* Algoritmo K-Nearest-Neighboors (KNN)

* Algoritmo de Árvore de Decisões

* Regressão Logística

* Clustering

* Algoritmo K-Means

* Clustering Hierárquico

### Tecnologias

O curso é totalmente desenvolvido utilizando a tecnologia Python, focando nas bibliotecas:

* **Jupyter Notebook** como a principal ferramenta de desenvolvimento e apresentação

* **Pandas** para extração, análise e tratamento dos dados

* **Matplotlib** para plotagem dos dados

* **NumPy** para tratamento avançado de arrays para as análises

* **Scikit-Learn** como a biblioteca base dos algoritmos de Machine Learning

### Resultados do curso

O curso foi finalizado com 89% de aproveitamento (nota final).

Obtive um certificado pela IBM através da plataforma Acclaim, pode ser conferido [aqui](https://www.youracclaim.com/badges/644e70da-04a9-445f-90ee-89057c697123).

O certificado da Cognitive Class pode ser conferido [aqui](https://courses.cognitiveclass.ai/certificates/5f8e76d929fd4454932d14927be27d35).

#### Certificação da Badge Machine Learning with Python - Level 1:

![Certificado IBM](https://uploaddeimagens.com.br/images/002/813/504/original/IBM_Certificate_Machine_Learning.png?1596634941)

#### Certificado do curso Machine Learning with Python da IBM Cognitive Class

![Certificado Cognitive Class](https://uploaddeimagens.com.br/images/002/813/514/original/Certificado_Cognitive_Class.png?1596635117)

### Algoritmos desenvolvidos

Foram desenvolvidos alguns algoritmos práticos utilizando a linguagem Python 3, o Jupyter Notebook e bibliotecas como Pandas, Matplotlib e Scikit-Learn.

#### Algortimo de Regressão Linear Simples

![Regressão Linear Simples](https://uploaddeimagens.com.br/images/002/813/557/original/Regress%C3%A3o_Linear_Simples.png?1596635891)

#### Algortimo Support Machine Vector / Máquina de Suporte de Vetores (SVM) 

![SVM](https://uploaddeimagens.com.br/images/002/813/562/original/SVM.png?1596635908)

#### Análise exploratória de dados (EDA) 

![EDA](https://uploaddeimagens.com.br/images/002/813/566/original/EDA.png?1596635993)

#### Agrupamento com algoritmo K-Means 

![K-Means](https://uploaddeimagens.com.br/images/002/813/559/original/Clustering.png?1596635899)

#### Agrupamento com algoritmo hierárquico - plot de um Dendograma

![Dendograma](https://uploaddeimagens.com.br/images/002/813/564/original/Dendograma.png?1596635969)

### Victor Hugo Negrisoli

### Desenvolvedor Full-Stack Pleno & Analista de Dados