MP4 - Python Programming & Data Science

Programação em Python e Ciência de Dados




Idioma: Inglês | Duração: 3h 37min | Tamanho: 1,83 GB

Domine a Ciência de Dados e a IA: Resolva problemas de Engenharia e Mecânica Computacional com Python, Pandas e Machine Learning
O que aprenderá
Domine o Python para Ciência de Dados e Aprendizagem Automática. Aprenda Análise de Dados, IA e Aprendizagem Profunda para resolver desafios de Engenharia e Mecânica Computacional.

Python para Ciência de Dados e Aprendizagem Automática: Análise de Dados e IA aplicadas a projetos de Engenharia, Análise de Elementos Finitos e Mecânica Computacional.

Impulsione a sua carreira com Python, Ciência de Dados e Aprendizagem Automática. Domine a IA e a Análise de Dados para Engenharia e Mecânica Computacional avançada.

Guia completo de Python para Ciência de Dados, Aprendizagem Automática e IA. Focado na Análise de Dados para aplicações de Engenharia e modelos de Mecânica Computacional. Aprenda Python para Ciência de Dados e Aprendizagem Automática. Implementar a IA e a Análise de Dados para resolver problemas reais de Engenharia e Mecânica Computacional.

Requisitos

Não é necessário ter experiência prévia em programação: Este curso foi desenvolvido para o levar de um principiante completo a um profissional confiante. Começamos pelo básico do Python.

Matemática Básica: Um conhecimento de matemática do ensino secundário (álgebra básica) é útil, especialmente para as secções de Mecânica Computacional e Aprendizagem Automática.

Um computador (Windows, Mac ou Linux): Necessitará de um computador com capacidade para instalar software livre.

Instalação de software livre: Utilizaremos Python e bibliotecas populares de código aberto como NumPy, Pandas e Scikit-learn. Irei guiá-lo pelo processo de instalação passo a passo.

Interesse em Engenharia e dados: Embora não seja estritamente necessário, a curiosidade sobre como a IA e a Ciência de Dados se aplicam a problemas reais de engenharia e construção irá ajudá-lo a tirar o máximo partido dos estudos de caso.

Descrição
"Este curso aborda a utilização da inteligência artificial." Bem-vindo ao Bootcamp Completo de Python para Ciência de Dados e Engenharia — o único curso de que necessita para preencher a lacuna entre a engenharia técnica e a Inteligência Artificial. Com 16 anos de experiência profissional em engenharia civil e planeamento de projetos, desenvolvi este currículo para ser o programa de Python mais prático e focado na engenharia na Udemy. Quer seja um principiante em programação ou um engenheiro experiente que procura automatizar o seu fluxo de trabalho, este curso irá levá-lo do nível principiante ao profissional.
Porque é que este é o curso certo para si?

Este não é apenas mais um bootcamp genérico de programação. Este é um caminho especializado, concebido para o transformar num Engenheiro Orientado a Dados. Veja por que razão este curso se destaca:
• Abordagem com foco na engenharia: Não criamos apenas jogos; resolvemos problemas reais. Dominará a Mecânica Computacional, o Método da Rigidez e a Análise de Treliças utilizando o Python.

• Conjunto completo de ferramentas de Ciência de Dados: Tornar-se-á fluente nas bibliotecas padrão do setor utilizadas em empresas como a Tesla, Boeing e Google: NumPy, Pandas, Matplotlib e Scikit-learn.
• Domine a IA Moderna: Da Regressão Linear à Aprendizagem Profunda (Redes Neurais) e XGBoost, aprenderá a construir modelos preditivos que podem ser aplicados à estabilidade de taludes, planeamento de obras e muito mais.
• Aprendizagem baseada em projetos: Cada secção inclui um Quiz e um Exercício Prático de Programação para garantir que não está apenas a ver, mas a praticar realmente.

O Currículo Passo a Passo
Apresentamos um vasto leque de ferramentas e tecnologias, organizadas em 6 módulos profissionais:
• Fundamentos de Python: Variáveis, Lógica, Loops e Funções.

• Mecânica Computacional: Análise por Elementos Finitos (FEA), Análise de Treliças 2D e Teoria de Matrizes.

• Análise de Dados: Manipulação de alto desempenho com Pandas e NumPy.

• Visualização Científica: Figuras e gráficos profissionais com Matplotlib.

• Machine Learning (ML): Aprendizagem Supervisionada e Não Supervisionada, Regressão Logística e SVMs.
• IA Avançada e Conjuntos: Redes Neurais Artificiais (RNA), Árvores de Decisão, Florestas Aleatórias e XGBoost.
O que alcançará no final deste curso
No final da última aula, estará a programar fluentemente em Python e será capaz de lidar profissionalmente com tarefas complexas de Ciência de Dados. Terá construído um portfólio de projetos técnicos, incluindo:
• Um solucionador automatizado de Análise por Elementos Finitos para varões axialmente carregados.

• Um mecanismo de Análise de Treliças Planas 2D.

• Modelos preditivos de Machine Learning para regressão e classificação.

• Arquiteturas de Redes Neurais para a tomada de decisões técnicas.

Não acredite apenas na minha palavra...
Como Profissional Certificado em Planeamento e Programação (PSP) e Engenheiro Civil a trabalhar em grandes projetos de infraestruturas (como o projeto Corridor), trago padrões reais da indústria para cada aula. Passei a minha carreira a gerir ciclos de vida multimilionários - agora, estou a dar-lhe as ferramentas para fazer o mesmo com código.

LEMBRE-SE. A Udemy oferece uma garantia de reembolso de 30 dias. Não tem nenhum custo.
Riscos e tudo a ganhar.
Pare de processar dados manualmente em folhas de cálculo. Clique no botão "Comprar agora" e junte-se hoje mesmo à nova geração de engenheiros com inteligência artificial!

Para quem é este curso:

Aspirantes a Cientistas de Dados: Iniciantes que desejam um caminho estruturado para dominar o Python, a Ciência de Dados e a Aprendizagem Automática através de exemplos práticos do mundo real.

Engenheiros Civis e Mecânicos: Profissionais que procuram modernizar o seu fluxo de trabalho aplicando Mecânica Computacional e Análise de Elementos Finitos utilizando Python.
Analistas e Investigadores de Dados: Indivíduos que desejam ir além das folhas de cálculo e aproveitar Pandas, NumPy e IA para uma manipulação de dados e modelação preditiva mais poderosa.

Estudantes de Engenharia: Estudantes que procuram uma vantagem competitiva aprendendo como preencher a lacuna entre a mecânica tradicional e os algoritmos modernos de Machine Learning.

Gestores e Planeadores de Projetos: Líderes técnicos (como os Planeadores Principais) que desejam compreender como a IA pode ser utilizada para o desempenho preditivo e o planeamento dinâmico de projetos.
Python para Iniciados: Qualquer pessoa sem qualquer experiência em programação que queira aprender uma competência muito requisitada enquanto trabalha em projetos técnicos relevantes.