README.md

AcelerAI

Material do curso

Neste repositório, encontram-se os datasets e notebooks Python usados durante o curso.

Ementa

1. Metodologia
   1. Introdução ao data science - RoadMap (Video)
   2. Metodologia (Video)
   3. Motivações, estado da arte (Video)
2. Revisão sobre linguagem Python
   1. Tutorial Google Colab e Jupyter Notebook (Video)
   2. Estruturas de dados em Python (Video + Notebook)
   3. Tuplas (Video + Notebook)
   4. Listas (Video + Notebook)
   5. Dicionários (Video + Notebook)
   6. Laços e Repetições (Video + Notebook)
   7. Estruturas condicionais (Video + Notebook)
   8. Funções (Video + Notebook)
3. Python para data science
   1. Introdução (Video)
   2. Numpy (Video + Notebook)
   3. Pandas (Video + Notebook)
   4. Matplotlib (Video + Notebook)
   5. Scikit-learn (Video + Notebook)
4. Análise Exploratória
   1. Introdução (Video)
   2. Estatística básica (Video + Notebook)
   3. Pre processamento (Video + Notebook)
   4. Análise Exploratória de dados (Video + Notebook)
5. Introdução ao Aprendizado de Máquina
   1. Introdução: Supervisionado vs. Não, Regressão vs. Classificação (Video)
   2. Decision Tree (Video + Notebook)
   3. Support Vector Machine (Video + Notebook)
   4. K Nearest Neighbors (Video + Notebook)
   5. Logistic Regression (Video + Notebook)
   6. Comparação de modelos (Video + Notebook)
6. Propondo uma solução para um problema real
   1. Aplicação da metodologia em um projeto real (Video)
   2. Projeto de previsão de estado de uma Máquina CNC (Video + Notebook)