📊Inteligência Artificial em Ciência de Dados e Análise

Tecnologia e dados · 11 unidade · grátis, sem adesão

1 Introdução à Inteligência Artificial em Ciência e Análise de Dados: Fluxo de Trabalho, Funções, Limites, Validação e Ética

2 Coleta de dados e compreensão da fonte: esquema, amostragem, qualidade e conscientização sobre vazamentos

3 Limpeza e pré-processamento de dados: valor ausente, outlier e conversão de tipo

4 Análise Exploratória de Dados (EDA): Distribuições, Relacionamentos e Insights Iniciais

5 Engenharia de recursos: geração de variantes, codificação, dimensionamento e prevenção de vazamentos

6 Construção de modelo: definição de problema, seleção de algoritmo e divisão de treinamento/teste

7 Avaliação de modelo: métricas, validação cruzada e aprendizado extremo

8 Visualização e narrativa: gráficos precisos, gráficos honestos

9 Geração de código: análise assistida por IA com Python (pandas) e SQL

10 Vazamento de dados e reprodutibilidade: desastres silenciosos e disciplina

11 Fundação MLOps, Ética, Privacidade e Análise Responsável

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