Python:

  • Machine Learning (Modelos Clássicos da Estatística) em R e Python

    Aprenda desde conceitos básicos sobre aprendizado de máquina, métodos de criação, métricas de seleção e aperfeiçoamento de modelos de machine learning! Ementa: Conceitos básicos sobre aprendizado de máquina. Método CRISP-DM para criação, seleção, aperfeiçoamento e monitoramento dos modelos de Aprendizado supervisionado: regressão e classificação; regressão Llinear simples e múltipla, regressão polinomial, regressão de Poisson para dados de contagem com dados inflacionados de zero ou não, modelagem multinível com somente um nível; regressão logística simples e múltipla, regressão quantílica e regressão de cox;  Métricas de seleção adequadas a cada tipo de modelo e métodos de seleção automatizada (STEPWISE, Backward e Foward).
  • SQL e Python para ciência de dados

    Este curso tem como objetivo dar uma visão geral de como funciona um projeto de dados, partindo desde a necessidade do negócio com a especificação e criação do banco de dados, depois do banco de dados criado e de realização de diversas consultas SQL, iremos para a especificação de necessidade de Análises do negócio e passando pela criação pela Modelagem Multidimensional, do Data Warehouse, da Análise Exploratória de Dados e da Visualização de Dados. No final ainda comentamos brevemente sobre SQL para grande volume de dados, Bancos NoSQL e uma Clusterização utilizando Machine Learning.
  • Introdução a Bioinformática com Python

    Ementa: O funcionamento molecular dos seres vivos. O dogma básico da biologia molecular e o papel dos RNAs não codificantes. Evolução dos seres vivos: mutação do DNA e pressão evolutiva. Redes metabólicas e de sinalização celular. A investigação do funcionamento...[Continuar lendo]
  • Estatística Descritiva e Cálculo das Probabilidades

    Explore e extraia insights valiosos de negócios para embasar a tomada de decisão independente da área que esteja trabalhando e aprenda a lidar com incertezas e modelá-las de forma a tomar melhores decisões.