Aprenda dos conceitos à aplicação de um projeto de Data Science completo em uma estrutura de treinamentos exclusiva, com metodologia hands-on e projetos reais.
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
df = pd.read_csv("vendas.csv")
X = df.drop(columns=["target"])
y = df["target"]
X_tr, X_te, y_tr, y_te = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
modelo = RandomForestClassifier().fit(X_tr, y_tr)
print("Acuracia:", modelo.score(X_te, y_te))
Ao final do curso você terá as habilidades essenciais para explorar, modelar, interpretar e comunicar dados — resolvendo problemas reais e gerando oportunidades.
Transmita suas descobertas com gráficos intuitivos e dashboards interativos que valorizam a leitura dos dados.
Eleve suas habilidades analíticas com métodos avançados para explorar, modelar e interpretar dados.
Extraia dados de diferentes fontes, aplique filtragem, combinação e armazene o conteúdo de forma adequada.
Crie um projeto completo, da extração ao tratamento, consolidação e visualização dos dados.
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