‫Alôôôôôôôôôôô! Estou super super animado para começar e espero que você também.
‫Mas, para descobrirmos esse mundo da ciência de dados e do aprendizado de máquina, precisamos entender o
‫que estamos aprendendo e para onde vamos parar.
‫Portanto, temos um caminho claro para o sucesso.
‫Agora, este curso tem mais de 300+ vídeos divididos em seções.
‫Então, vamos repassar as seções para que você saiba qual é o plano.
‫Primeiro, começamos com uma seção realmente divertida de aprendizado de máquina 101. o que é aprendizado de máquina? vamos brincar com algumas ferramentas
‫divertidas e entender o que é toda essa mania em torno do aprendizado de máquina para que
‫você possa explicar isso para seus amigos, família e cachorro.
‫Ok, talvez não o cachorro.
‫Assim que nos familiarizamos com a ideia de aprendizado de máquina, entendemos uma história e como chegamos
‫aqui e como ela funciona em alto nível.
‫Temos então dois caminhos para você seguir.
‫Uma é se você não conhece Python ou nunca programou na vida. Bem, vamos ensinar a você um pouco de Python para
‫que você possa acompanhar o resto do curso.
‫O outro caminho é para aqueles que já estão familiarizados com programação e Python e querem
‫mergulhar direto para que possam escolher Python ou continuar com o curso.
‫A próxima parte é sobre o ambiente de trabalho.
‫Todos nós queremos uma configuração profissional para usar em cenários da vida real.
‫Então, vamos apresentar a você tópicos como cadernos Jupyter, Conda e ambientes virtuais para que, ao final
‫da seção, você tenha uma configuração profissional.
‫E quando você vai trabalhar no seu primeiro dia de trabalho, você entende exatamente o que precisa
‫instalar no seu computador.
‫Em seguida, passamos para a análise de dados, como analisamos esses dados que temos usando bibliotecas como o pandas.
‫Então, aprendemos sobre uma biblioteca muito importante quando se trata de ciência de dados e que é o NumPy, uma
‫ferramenta fundamental para todos os cientistas de dados.
‫Em seguida, passamos para as visualizações de dados.
‫Isso vai ser muito divertido porque começaremos a trabalhar com bibliotecas como matplotlib, que nos
‫permite fazer gráficos e visuais realmente legais para descrever nossos dados.
‫Em seguida, vamos para o muito popular scikit-learn. Se você deseja entrar no aprendizado
‫de máquina, precisa conhecer esta biblioteca e o scikit-learn nos permite usar modelos e treinar modelos e verificar a precisão
‫de nossos modelos de aprendizado de máquina.
‫Nessa seção, aprenderemos um fluxo de trabalho completo para um projeto de aprendizado de máquina.
‫Então as coisas ficam interessantes.
‫É quando começamos a trabalhar em um projeto da vida real e nos aprofundamos no aprendizado de máquina.
‫Vamos aprender sobre aprendizagem supervisionada sobre redes neurais, aprendizagem de transferência, aprendizagem profunda.
‫Vamos fazer projetos de classificação, regressão.
‫Vamos construir modelos em torno de dados de séries temporais.
‫Agora, não vamos fugir de tópicos difíceis aqui.
‫Vamos apresentar a você, especialmente mais tarde no curso, tópicos avançados como aprendizado profundo, redes
‫neurais e aprendizado por transferência e usamos a versão mais recente do TensorFlow e Keras para fazer projetos divertidos
‫como classificações de imagens e aprendizado por transferência.
‫Vamos até mostrar como usar GPUs em seus modelos para acelerar o treinamento.
‫Esta será uma parte muito divertida, onde realmente trabalharemos em projetos da vida real e teremos cadernos
‫e pastas de trabalho no final para mostrar em seu portfólio. Em seguida, entramos na engenharia de dados.
‫A engenharia de dados é, na verdade, um campo inteiro em si, mas, como cientista de dados, você precisa entender o
‫que eles fazem e quais são os grandes conceitos de alto nível.
‫Sobre tópicos como Hadoop e Spark para que você saiba como eles são usados na indústria e possa se
‫comunicar com engenheiros de dados.
‫Essa é uma parte que muitas vezes falta em muitos cursos.
‫Mas uma das minhas partes favoritas é esta última parte: a narrativa e a comunicação. algo que nos entusiasma muito porque é
‫um tópico tão importante, mas frequentemente esquecido que é para você ser um engenheiro de aprendizado
‫de máquina e ciência de dados de sucesso. Você
‫precisa ser capaz de comunicar seu trabalho, apresentá-lo à gerência, para o chefe, para seus colegas de trabalho.
‫Então, usando nossa experiência de trabalho na indústria, vamos mostrar a você como trabalhar em sua narrativa
‫e comunicação para apresentar seu projeto e realmente se destacar de todos os seus colegas.
‫Data Science é um campo popular e, para que você tenha sucesso, queremos ir além do básico, e a
‫comunicação é uma grande parte disso.
‫Como você pode ver, temos muito a abordar aqui.
‫Muitos vídeos e muitos exercícios.
‫Mas eu prometo a você que vai ser muito divertido.
‫Na verdade, vamos seguir um enredo em que você é contratado em uma empresa e todas
‫essas tarefas serão atribuídas a você por um chefe.
‫E nós imitamos essas tarefas com base em nossa experiência de trabalho para empresas, de modo que quando
‫você conseguir seu primeiro emprego ... bem, você não terá nenhuma surpresa ou pelo menos está acostumado com o ambiente de trabalho.
‫No final, tudo isso vai se encaixar e fazer sentido desde o início do aprendizado de máquina e
‫noções básicas de ciência de dados até o fim com a construção de nossos próprios projetos.
‫Vamos levá-lo do zero ao domínio, mas sabe qual é a melhor parte deste curso? Nossa comunidade online.
‫Temos milhares de desenvolvedores conversando todos os dias, ajudando uns aos outros a resolver problemas juntos, apenas conversando sobre
‫o que há de melhor e mais recente em dados de programação e no mundo da tecnologia.
‫Agora, este é um recurso opcional para você usar para que possa ter conversas com
‫outros alunos e comigo e com Daniel.
‫As ideias para você se sentir parte de uma sala de aula e não estar fazendo isso sozinho, mas
‫quer saber?
‫Chega de conversa.
‫Eu sei que você está ficando animado.
‫Eu também.
‫Então, vamos começar no próximo vídeo.
‫É seu primeiro dia de trabalho e vamos iniciar este curso.
‫Vamos começar a aprender e
‫ver por que, ser um cientista de dados se tornou uma das habilidades mais solicitadas no mundo.
‫Vamos começar.