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Aprendizado não supervisionado em Python

Encontre os grupos, a forma e os pontos fora da curva em dados sem rótulos. Agrupe, reduza e vasculhe datasets reais com scikit-learn, e veja cada resultado em um gráfico.

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1,000+ codders inscritos

51 lições51 desafios210 perguntas de quiz

  • Ideal para iniciantes
  • sparkles iconAjuda de codificação com IA
  • hint iconLições interativas e práticas
  • quiz iconQuestionários para testar seu conhecimento
  • certificate iconCertificado grátis de conclusão

Programa

1 seções51 lições51 desafios210 perguntas de quiz

Esta seção faz parte do Journey de Machine Learning. O programa completo tem mais seções - clique em qualquer prévia abaixo para vê-la na página do Journey.

  1. Seção 1Dados e gráficos60 lições
  2. Seção 2Estatística para ML64 lições
  3. Seção 3Aprendizado supervisionado58 lições
  4. Seção 4

    Aprendizado não supervisionado

    Começar seçãoIniciarExpandirRecolher    Encontre estruturas nos dados sem rótulos: k-means, agrupamento hierárquico e por densidade, PCA para visualizar e comprimir muitos atributos e detecção de anomalias, culminando em um projeto de exploração de dígitos.51 lições51 desafios210 perguntas

    Encontrando Grupos

    5 lições520

    Escolhendo k

    5 lições520

    Interpretando agrupamentos

    5 lições520

    Clustering Hierárquico

    4 lições415

    Agrupamento por Densidade

    4 lições415

    Menos Dimensões

    5 lições520

    PCA na prática

    5 lições520

    Detecção de Anomalias

    5 lições520

    Agrupamentos em ação

    4 lições415

    Projeto: Explorando os Dígitos

    5 lições525

    Desafios finais

    4 lições420
Ver o programa completo do Journey de Machine Learning
O que você recebe
Tudo o que você vai usar para aprender a programar

Aprenda Fazendo

Escreva código real, consulte bancos de dados, crie sites e domine prompts de IA. Nossas lições interativas cobrem todas as habilidades que desenvolvedores modernos precisam.

playground.js
Editor de Código
1const greeting = "Hello, Coddy!"
2function sayHi(name) {
3    return greeting + " " + name
4}
5
bottombar Collapse icon
Teste #1test Case Success icon
Teste #2test Case Success icon
Teste #3test Case Failure icon
Entrada
"Alex"
Saída
"Hello, Coddy! Alex"

Construa Sua Sequência

Mantenha a consistência e veja seu progresso crescer! Acompanhe seu hábito diário de programação, proteja sua sequência com dias de congelamento e ganhe recompensas por aparecer todos os dias.

12 dias de sequência

Volte amanhã para manter sua sequência!

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Tudo ou Nada

Dia 5 de 7

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Congelar Sequência

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Onde Quiser

Leve sua jornada de programação com você! Sem configuração, sem downloads - apenas abra e comece a programar. Disponível no iOS, Android e Web com avaliações de 4.9 estrelas.

Python
7Sequência
250Pontuação
5Energia
Variáveis
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journey Hex Done Base iconjourney Hex Done Shadow iconjourney Hex Done Top iconjourney Lesson Done icon
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CONTINUAR
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journey Hex Locked Base iconjourney Hex Locked Shadow iconjourney Hex Locked Top iconjourney Lesson Theory Challenge icon
journey Path Left icon
journey Hex Locked Base iconjourney Hex Locked Shadow iconjourney Hex Locked Top iconjourney Lesson All icon
Jornada
Metas
Tabela de Líderes
Perfil
4.9
EstrelaEstrelaEstrelaEstrelaEstrela
Avaliação

Você Não Está Sozinho

Compita em placares globais, convide amigos para ganhar recompensas e celebre as conquistas uns dos outros. Programar é melhor com amigos!

Liga Challenger
Liga ChallengerTop 7 avançam
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Alex7+ Days
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leaderboard Second icon2
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Jordan7+ Days
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Sam7+ Days
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Casey
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Morgan7+ Days
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Aprenda de todas as formas

Leia, ouça, teste-se, pergunte à IA ou consulte qualquer coisa que já tenha estudado. Cada lição se adapta a você.

Introdução a variáveis
Áudio

Uma variável é um contêiner nomeado que armazena um valor que você pode referenciar depois.

Em Python, você cria uma escrevendo o nome, um sinal de igual e o valor que quer armazenar.

O valor pode mudar com o tempo - reatribuir o nome simplesmente o aponta para um novo valor.

1xSarah

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CoddyCertificado de Conclusão
Este certifica queJoão Silvacompletou com sucesso
python iconFundamentos de Python
Verificado
Datajan 2026
LinkedInAdicionar ao LinkedIn

Por que aprender aprendizado não supervisionado com a Coddy

  • Clustering que dá para ver. Veja o k-means mover seus centros, leia as alturas de fusão de um dendrograma e veja o DBSCAN encontrar grupos em forma de lua que o k-means corta ao meio. Toda aula tem um gráfico, e o seu aparece na aba Gráficos quando você executa.
  • Os métodos essenciais: k-means, como escolher k com o método do cotovelo e o coeficiente de silhueta, clustering hierárquico, DBSCAN, PCA e variância explicada, isolation forests e local outlier factor, tudo com scikit-learn.
  • Resultados que você consegue explicar. Você descreve cada cluster em unidades reais, compara clusters com rótulos conhecidos e dá nome aos segmentos com que uma empresa agiria, em vez de parar numa lista de números de cluster.
  • 64 dimensões que dá para ver: dígitos escritos à mão projetados em um mapa plano, componentes de PCA desenhados como imagens e imagens reconstruídas a partir de poucos números.

Perguntas frequentes sobre aprendizado não supervisionado

O que é aprendizado não supervisionado?

O aprendizado não supervisionado encontra estrutura em dados sem rótulos. Ninguém diz ao modelo a resposta certa; ele procura grupos de linhas parecidas (clustering), algumas direções que guardam quase toda a informação (redução de dimensionalidade) ou linhas diferentes do resto (detecção de anomalias). É assim que você explora um dataset novo, segmenta clientes ou detecta fraudes antes que alguém as tenha rotulado.

Quais são exemplos de aprendizado não supervisionado?

Agrupar compradores pelo que compram, reduzir as cores de uma imagem às oito que importam, levar imagens de dígitos de 64 pixels para um gráfico plano, encontrar leituras incomuns de um servidor e separar medidas de células em dois tipos sem saber qual é qual. O curso constrói cada um desses.

Quais algoritmos o curso cobre?

k-means com o método do cotovelo e o coeficiente de silhueta, clustering aglomerativo (hierárquico) com dendrogramas, DBSCAN, PCA, isolation forests e local outlier factor. Você também aprende por que a padronização vem primeiro e quando cada método falha, para escolher o certo.

Como escolho o número de clusters?

Raramente existe uma única resposta certa, então o curso ensina três jeitos de olhar: o cotovelo da curva de inércia, o coeficiente de silhueta e as alturas de fusão de um dendrograma. Depois você confere os clusters em unidades reais e se pergunta se uma pessoa conseguiria dar nome a eles. Um k que gera grupos que ninguém consegue descrever é o k errado.

Devo aprender aprendizado supervisionado primeiro?

Ajuda. A seção de aprendizado supervisionado ensina padronização, pipelines e o fluxo do scikit-learn que esta seção reaproveita, e as ideias de distância do k vizinhos mais próximos voltam aqui no clustering. Se você já treina modelos com scikit-learn, pode começar por aqui.

Quanto tempo leva a seção de aprendizado não supervisionado?

51 aulas, cerca de 8 a 9 horas no seu ritmo: algumas semanas a meia hora por dia, incluindo o projeto do explorador de dígitos e quatro desafios finais.

Posso estudar aprendizado não supervisionado de graça?

Sim. As aulas, os gráficos, as dicas de IA e o certificado da seção são grátis. Uma conta gratuita avança algumas aulas por dia, e o Pro remove o limite diário.

Trilhas de aprendizado que incluem este curso

Este curso é uma etapa de uma trilha mais longa: vários cursos na ordem em que um mentor os ensinaria, cada um com seu próprio certificado grátis.

Ilustração das linguagens de programação do Coddy

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