šŸ‡µšŸ‡¹ Machine Learning | Sistema de recomendaĆ§Ć£o com Python

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Machine Learning | Sistema de recomendaĆ§Ć£o com Python

Aprenda a criar um sistema de recomendaĆ§Ć£o com dados de livros

Language: portuguese

Note: 4.7/5 (85 notes) 3,859 students

Instructor(s): More Academy

Last update: 2022-09-19

What you’ll learn

  • Criar um sistema de recomendaĆ§Ć£o
  • Criar um modelo de Machine Learning, aprendizado nĆ£o supervisionado
  • VisualizaĆ§Ć£o de dadoos
  • Manipular dados
  • Buscar imagens na internet a partir de um Link

 

Requirements

  • Python bĆ”sico
  • Conhecimentos em Pandas, Matplotlib

 

Description

Machine Learning | Sistema de recomendaĆ§Ć£o com Python


Nesse treinamento vamos criar um sistema de recomendaĆ§Ć£o usando dados de livros, desde a aquisiĆ§Ć£o dos dados atĆ© a criaĆ§Ć£o do modelo de Machine Learning e criar um simulador para deixar a experiĆŖncia mais intuitiva.

Iremos utilizar os seguintes frameworks:

  1. Pandas;

  2. Numpy;

  3. Matplotlib;

  4. Seaborn;

  5. Scipy;

  6. Requests;

  7. Sklearn;

  8. Pillow;

  9. Entre outros.

Como vai funcionar nossa dinĆ¢mica?

Primeiramente vamos importar os dados para nosso ambiente, serĆ£o 3 bases de dados que iremos precisar fazer o cruzamento e entendimento, em seguida:


  1. Analise ExploratĆ³ria dos dados (EDA)

  2. CriaĆ§Ć£o do Modelo de Machine Learning (Aprendizado nĆ£o supervisionado)

  3. Entendimento do algoritmo (calculo manual)

  4. Um relatorio com as fotos de capas dos livros para ilustrar o sistema de recomendaĆ§Ć£o

Obs: Essa soluĆ§Ć£o pode ser adapta para criar um produto ou serviƧo baseado em dados.


Porque aprender a criar um sistema de recomendaĆ§Ć£o?

Os Sistemas de RecomendaĆ§Ć£o estĆ£o muito presentes em nossas vidas atualmente. A Amazon, aliĆ”s, Ć© uma das melhores empresas que utilizam essa ferramenta.


Porque aprender ciĆŖncia de dados?
ProgramaĆ§Ć£o Ć© uma disciplina totalmente prĆ”tica, de forma que, apenas a leitura de livros e/ou acompanhamento de vĆ­deos nĆ£o desenvolve todas as habilidades necessĆ”rias.

A demanda por programadores Python nunca esteve tĆ£o alta, afinal, Python Ć© uma das linguagens mais utilizadas no mundo e requisito para se trabalhar com CiĆŖncia de Dados e InteligĆŖncia Artificial. Inclusive, podemos considerar Python como uma linguagem padrĆ£o para anĆ”lise de dados, tendo em vista seu amplo ecossistema de bibliotecas, que englobam desde a manipulaĆ§Ć£o e tratamento de dados atĆ© mesmo o deploy de modelos. NĆ£o podemos esquecer, neste sentido, que o Python Ć© uma linguagem de aplicaĆ§Ć£o geral.

Por ser uma linguagem de programaĆ§Ć£o versĆ”til, simples de aprender e muito poderosa, Python possui recursos que, apesar de simples de se utilizar, tornam o aprendizado muito divertido.


Bons estudos!

 

Who this course is for

  • Analista de Dados
  • Cientistas de Dados
  • Engenheiro de Dados
  • Estudantes de Dados
  • Estudantes de ProgramaĆ§Ć£o
  • Entusiastas da Ć”rea

 

Course content

  • IntroduĆ§Ć£o
    • Abertura do Treinamento!
    • IntroduĆ§Ć£o
  • Parte 1 – Modelagem dos Dados
    • #01 – Modelagem dos dados | 01
    • #02 – Modelagem dos dados | 02
    • #03 – Modelagem dos dados | 03
    • #04 – Modelagem dos dados | 04
    • #05 – Modelagem dos dados | 05
  • Parte 2 – Data Visualization
    • #06 – Data Visualization | 01
    • #07 – Data Visualization | 02
    • #08 – Data Visualization | 03
    • #09 – Data Visualization | 04
    • #10 – Data Visualization | 05
    • #11 – Data Visualization | 06
  • Parte 3 – Modelo Machine Learning
    • #12 – Machine Learning | 01
    • #13 – Machine Learning | 02
    • #14 – Machine Learning | 03
    • #15 – Machine Learning | 04
    • #16 – Machine Learning | 05
    • #17 – Machine Learning | 06
  • Parte 4 – Entendimento do Algoritmo
    • #18 – Algoritmo | 01
    • #19- Algoritmo | 02
    • #20 – Algoritmo | 03
    • #21 – Algoritmo | 04
  • Parte 5 – Simulador
    • #22 – Simulador | 01
    • #23 – Simulador | 02
    • #24 – Simulador | 03

 

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