Informações sobre o curso

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Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível iniciante
Aprox. 14 horas para completar
Inglês

O que você vai aprender

  • Develop Python code for cleaning and preparing data for analysis - including handling missing values, formatting, normalizing, and binning data

  • Perform exploratory data analysis and apply analytical techniques to real-word datasets using libraries such as Pandas, Numpy and Scipy

  • Manipulate data using dataframes, summarize data, understand data distribution, perform correlation and create data pipelines

  • Build and evaluate regression models using machine learning scikit-learn library and use them for prediction and decision making

Habilidades que você terá

  • Predictive Modelling
  • Python Programming
  • Data Analysis
  • Data Visualization (DataViz)
  • Model Selection
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível iniciante
Aprox. 14 horas para completar
Inglês

Instrutores

oferecido por

Placeholder

IBM Skills Network

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up93%(28,598 classificações)
Semana
1

Semana 1

2 horas para concluir

Importing Datasets

2 horas para concluir
6 vídeos (Total 20 mín.), 1 leitura, 6 testes
Semana
2

Semana 2

2 horas para concluir

Data Wrangling

2 horas para concluir
6 vídeos (Total 19 mín.), 1 leitura, 6 testes
Semana
3

Semana 3

2 horas para concluir

Exploratory Data Analysis

2 horas para concluir
6 vídeos (Total 20 mín.), 1 leitura, 6 testes
Semana
4

Semana 4

2 horas para concluir

Model Development

2 horas para concluir
6 vídeos (Total 27 mín.), 1 leitura, 6 testes

Avaliações

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Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.