Machine Learning: Guia de Referência Rápida (Trabalhando com dados estruturados em Python)
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Sobre o Autor
Matt Harrison administra a MetaSnake, uma empresa de treinamento e consultoria para Python e ciência de dados. O autor usa Python desde 2000 em diversos domínios: ciência de dados, inteligência de negócios, armazenagem, testes e automação, gerenciamento de pilhas open source, área financeira e pesquisa de informações.
Sobre o Livro
Machine Learning é uma referência prática e acessível para quem deseja entender os conceitos essenciais do aprendizado de máquina aplicado a dados estruturados. Com notas explicativas, tabelas didáticas e exemplos detalhados, o autor Matt Harrison oferece um guia completo que ajuda desde iniciantes até profissionais que buscam reforçar seus conhecimentos. Este livro é ideal para complementar cursos acadêmicos e também para ser consultado como recurso prático durante o desenvolvimento de projetos reais. Ele aborda desde os fundamentos básicos do machine learning, como preparação e análise de dados, até a aplicação de algoritmos supervisionados e não supervisionados. Além disso, o autor destaca boas práticas e técnicas que facilitam a implementação de modelos eficientes, interpretáveis e escaláveis. Em outras palavras, esta obra é indispensável para estudantes, engenheiros de dados, cientistas de dados e qualquer pessoa interessada em explorar o poder do aprendizado de máquina para resolver problemas complexos usando dados estruturados. Ao seguir este guia, você ganhará confiança para enfrentar desafios reais e criar soluções baseadas em machine learning com mais segurança e precisão.
📑 Informações Técnicas: Machine Learning: Guia de Referência Rápida (Trabalhando com dados estruturados em Python)
Autor (a): Matt Harrison
Editora: Novatec
Data da Publicação: 10 dezembro 2019
Idioma: Português
Número de páginas: 331
Compatibilidade: Computador, celular, tablet e e-readers compatíveis
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Informação adicional
| Autor | Matt Harrison |
|---|---|
| Linguagem | Português |



































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