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Practical Data Science with Python

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Explora técnicas avançadas de Data Science com Python, desde a configuração até à utilização das principais bibliotecas, até à a sua aplicação em projetos de machine learning e deep learning.

Este curso é desenhado para profissionais que pretendem aprofundar os seus conhecimentos em análise e modelação de dados. A formação vai abordar a configuração do ambiente Python e a utilização de bibliotecas como NumPy, Pandas, Matplotlib e Seaborn, através da implementação de modelos complexos de machine learning com sklearn e redes neuronais com TensorFlow e Keras. Os participantes vão também explorar os mais recentes avanços em deep learning e modelos de linguagem de grande dimensão (LLM), aplicando técnicas inovadoras em visão computacional e análise de áudio.

Objetivos

  • Instalar e configurar Python para Data Science
  • Utilizar bibliotecas de Data Science tradicionais
  • Utilizar bibliotecas de Machine Learning em Python
  • Compreender e implementar modelos de Deep Learning
  • Introdução às redes neuronais
  • Introdução aos Large Language Modules

Destinatários

  • Analistas de Dados
  • Cientistas
  • Profissionais TI

Pré-Requisitos

Programa

  • Instalar o Python para análise de dados
  • Utilização das bibliotecas clássicas processamento gráfico
  • Modelos de Machine Learning
  • Deep Learning e redes neuronais
  • Large Language Models

Instalar o Python para análise de dados

  • Instalação tradicional
  • Instalação via Anaconda
  • Ambientes virtuais

Utilização das bibliotecas clássicas processamento gráfico

  • Tratamento matemático com NumPy
  • Manipulação de dados com Pandas
  • Processamento de gráficos com o Matplotlib
  • Gráficos estatísticos com Seaborn

Modelos de Machine Learning

  • Utilização da biblioteca sklearn
  • Classificação
  • Regressão
  • Preprocessamento
  • Redução de dimensão
  • Seleção de modelos

Deep Learning e redes neuronais

  • Utilização das bibliotecas Tensorflow, Keras
  • Modelos de ativação e camadas intermédias
  • Aplicações em computer vision
  • Analise de imagens e áudio

Large Language Models

  • Utilização das bibliotecas Pytouch e Ollama
  • Modelos de raciocínio: deepseek, llama, phi, qwen, etc
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Practical Data Science with Python

Desenvolvimento / Programação | 28h - e-learning


Notas

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