Data Science

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2. Propriedades dos dados na ciência de dados
3. Tipo de dados na ciência de dados
4. Onde a computação ajuda a ciência dos dados possivelmente?
5. Onde as estatísticas ajudam a ciência dos dados possivelmente?
6. Onde o aprendizado de máquina/algoritmo/modelo ajuda a ciência de dados possivelmente?
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8. O que você pode obter da Ciência dos Dados?
9. Como começar a abordar dados de dados na ciência de dados? (Estudo de negócios)
10. Como começar a abordar dados de dados na ciência de dados? (Visualização de dados)
11. Como começar a abordar dados de dados na ciência de dados? (design do modelo de dados)
12. Como começar a preparar dados na ciência de dados? (Preparação de dados)
13. Como começar a preparar a modelagem de dados na ciência de dados? (Modelagem de dados)
14. O que é o aprendizado de máquina (ML)?
15. Relacionamento entre ai e aprendizado de máquina (ML) possivelmente?
16. O que é o aprendizado profundo possivelmente?
17. O que é a metodologia do aprendizado de máquina possivelmente?
18. Como prever por modelo possivelmente?
19. Como prever o algoritmo possivelmente?
20. Qual é a abordagem do aprendizado de máquina possivelmente?
21. O que é o aprendizado supervisionado possivelmente?
22. O que é o aprendizado não supervisionado possivelmente?
23. O que é o aprendizado de reforço possivelmente?
24. Relação entre modelo / algoritmo e abordagem em ML possivelmente?
25. Relação entre modelo / algoritmo e abordagem em ML, possivelmente? (Exemplo)
26. Como executar a modelagem de dados possivelmente?
27. Como executar a modelagem de dados possivelmente? (Biblioteca de Modelagem de Dados)
28. A biblioteca Python pode ser considerada para o modelo / algoritmo?
29. O que é possivelmente avaliação do modelo?
30. O que é possivelmente avaliação do modelo? (Exemplo de métricas de avaliação)
31. O que é possivelmente implantação do modelo?
32. Qual é o fluxo de processo de implantação de modelo possivelmente?

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