Bootcamp Cientista de Dados 10 aplicacoes Web Completas

Crie 10 Aplicações Web de Data Science e Inteligência Artificial com Shiny, sem precisar saber programação Web
Bootcamp Cientista de Dados 10 aplicacoes Web Completas
File Size :
2.93 GB
Total length :
9h 46m

Category

Instructor

Fernando Amaral

Language

Last update

Última atualização em 5/2022

Ratings

4.9/5

Bootcamp Cientista de Dados 10 aplicacoes Web Completas

What you’ll learn

Implemente aplicação de Machine Learning
Aplique Algoritmos de Inteligência Artificial
Desenvolva soluções para problemas de classificação
Avalie modelos de previsão de Séries Temporais
Use distribuições de probabilidade para prever acontecimentos
Desenvolva Sistemas de Recomendação
Crie Dashboards de Analise de Dados Exploratória

Bootcamp Cientista de Dados 10 aplicacoes Web Completas

Requirements

Lógica de Programação, conhecimentos básicos em estatística

Description

Neste curso você é o Marcos, e trabalha para a ABC Analytics implementado soluções para projetos orientados a Dados. De forma totalmente prática, você vai aprender a criar aplicações Web de data science, sem precisar entender de programação para internet (HTML/CSS etc) utilizando Shiny, uma plataforma de desenvolvimento Web que utiliza a linguagem R e o IDE RStudio. Neste super curso você vai desenvolver passo a passo as seguintes aplicações (classificadas conforme a complexidade):Prevendo quais serão os custos para abrir uma franquia ★☆☆☆☆Criando um mentor de Carreira em Ciência de Dados usando Inteligência Artificial ★★★★☆Classificação da qualidade de veículos de acordo com suas características ★★★★☆Estimando a produção futura de um fazenda leiteira ★★★★☆Avaliando a probabilidade da quebra de equipamentos em uma fábrica ★☆☆☆☆Avaliando se dados estão normalmente distribuídos ★★☆☆☆Criando um sistema de recomendação interativo ★★★☆☆Criando uma aplicação que faz um benchmark entre 10 modelos de séries temporais ★★★★★Explorando e investigando dados públicos ★★☆☆☆Otimizando a escolha da carga de uma empresa aérea, tornando seu processo mais lucrativo ★★★★★Cada projeto está composto de:A apresentação do problemaA teoria do ponto de vista de ciência de dados para a solução do problemaCodificaçãoInclui curso básico de R para quem não tem proficiência na linguagemVocê ainda pode baixar slides e scripts completos das aplicações no ambiente.

Overview

Section 1: Introdução

Lecture 1 Instruções Gerais

Lecture 2 Material para Download

Lecture 3 Apresentação e Estrutura do Curso

Lecture 4 Os Casos Apresentados

Section 2: Conheça o Shiny

Lecture 5 Introdução ao Shiny

Lecture 6 Interface do Usuário

Lecture 7 Código de Servidor

Lecture 8 Pacotes

Lecture 9 Criando uma Aplicação

Lecture 10 Publicando uma Aplicação

Section 3: Caso 1: Prevendo os Custos para Abrir uma Franquia

Lecture 11 Entendendo a Demanda do Cliente

Lecture 12 Discutindo a Demanda Apresentada

Lecture 13 Discussão Teórica

Lecture 14 Prática Parte I

Lecture 15 Prática Parte II

Lecture 16 Prática Parte III

Section 4: Caso 2: Um Mentor de Carreira com Inteligência Artificial

Lecture 17 Entendendo a Demanda do Cliente

Lecture 18 Discutindo a Demanda Apresentada

Lecture 19 Discussão Teórica

Lecture 20 Prática Parte I

Lecture 21 Prática Parte II

Lecture 22 Prática Parte III

Lecture 23 Prática Parte IV

Section 5: Caso 3: Prevendo a Qualidade de Veículos

Lecture 24 Entendendo a Demanda do Cliente

Lecture 25 Discutindo a Demanda Apresentada

Lecture 26 Discussão Teórica

Lecture 27 Prática Parte I

Lecture 28 Prática Parte II

Lecture 29 Prática Parte III

Lecture 30 Prática Parte IV

Section 6: Caso 4: Analisando e Prevendo a Produção de Leite

Lecture 31 Entendendo a Demanda do Cliente

Lecture 32 Discutindo a Demanda Apresentada

Lecture 33 Discussão Teórica

Lecture 34 Prática Parte I

Lecture 35 Prática Parte II

Lecture 36 Prática Parte III

Lecture 37 Prática Parte IV

Section 7: Caso 5: Avaliando a Probabilidade de Quebra de Equipamentos em uma Indústria

Lecture 38 Entendendo a Demanda do Cliente

Lecture 39 Discutindo a Demanda Apresentada

Lecture 40 Discussão Teórica

Lecture 41 Prática Parte I

Lecture 42 Prática Parte II

Lecture 43 Prática Parte III

Section 8: Caso 6: Aplicação Web para Avaliar a Normalidade de Dados

Lecture 44 Entendendo a Demanda do Cliente

Lecture 45 Discutindo a Demanda Apresentada

Lecture 46 Discussão Teórica

Lecture 47 Prática Parte I

Lecture 48 Prática Parte II

Lecture 49 Prática Parte III

Section 9: Caso 7: Criando um Sistema de Geração e Avaliação de Regras de Recomendação

Lecture 50 Entendendo a Demanda do Cliente

Lecture 51 Discutindo a Demanda Apresentada

Lecture 52 Discussão Teórica

Lecture 53 Prática Parte I

Lecture 54 Prática Parte II

Lecture 55 Prática Parte III

Section 10: Caso 8: Fazendo Benchmark em Algorítimos de Forecast de Séries Temporais

Lecture 56 Entendendo a Demanda do Cliente

Lecture 57 Discutindo a Demanda Apresentada

Lecture 58 Discussão Teórica

Lecture 59 Prática Parte I

Lecture 60 Prática Parte II

Lecture 61 Prática Parte III

Lecture 62 Prática Parte IV

Lecture 63 Prática Parte V

Section 11: Caso 9: Analisando Dados Públicos

Lecture 64 Entendendo a Demanda do Cliente

Lecture 65 Discutindo a Demanda Apresentada

Lecture 66 Discussão Teórica

Lecture 67 Prática Parte I

Lecture 68 Prática Parte II

Lecture 69 Prática Parte III

Lecture 70 Prática Parte IV

Section 12: Caso 10: Otimizando o Lucro no Transporte de Cargas

Lecture 71 Entendendo a Demanda do Cliente

Lecture 72 Discutindo a Demanda Apresentada

Lecture 73 Discussão Teórica

Lecture 74 Prática Parte I

Lecture 75 Prática Parte II

Lecture 76 Prática Parte III

Lecture 77 Prática Parte IV

Section 13: Bônus: Turbinando sua Aplicação

Lecture 78 Potencializando sua Aplicação

Lecture 79 Aplicando Temas

Lecture 80 Usando Imagens

Lecture 81 Acessando Banco de Dados

Section 14: Curso de R

Lecture 82 Introdução

Lecture 83 RStudio

Lecture 84 Pacotes Parte I

Lecture 85 Pacotes Parte II

Lecture 86 Pacotes Parte III

Lecture 87 Aspectos Diversos Parte I

Lecture 88 Aspectos Diversos Parte II

Lecture 89 Tipos de Dados e Operadores Parte I

Lecture 90 Tipos de Dados e Operadores Parte II

Lecture 91 Estruturas de Dados Parte I

Lecture 92 Estruturas de Dados Parte II

Lecture 93 Funções Parte I

Lecture 94 Funções Parte II

Lecture 95 Obtendo Ajuda Parte I

Lecture 96 Obtendo Ajuda Parte II

Lecture 97 Principais Funções Parte I

Lecture 98 Principais Funções Parte II

Lecture 99 Importando Dados Parte I

Lecture 100 Importando Dados Parte II

Lecture 101 Programação Parte I

Lecture 102 Programação Parte II

Lecture 103 Aula Bônus

Section 15: Aula Bônus

Lecture 104 Para Saber Mais e Carreira na Área de Dados

Interessados em entrar para o mundo da Ciência de Dados, ou mesmo que queiram aperfeiçoar seus conhecimentos

Course Information:

Udemy | Português | 9h 46m | 2.93 GB
Created by: Fernando Amaral

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