Domine machine learning desde o controle de versão até a implantação em produção. Aprenda Git/GitHub, estruturas de dados, preparação e análise exploratória, estatística aplicada, análise preditiva e otimização de modelos.
Git/GitHub para ciência de dados, estruturas de dados (vetores, matrizes, arrays, dataframes).
Git/GitHub para ciência de dados
Estruturas de dados (vetores, matrizes, arrays, dataframes)
2
Preparação e Análise de Dados (8h)
Dados estruturados vs não estruturados, amostragem, tratamento de nulos, EDA, variáveis contínuas/discretas/categóricas, correlação, normalização, visualização Python.
Dados estruturados vs não estruturados
Amostragem e tratamento de nulos
EDA e variáveis
Correlação, normalização e visualização Python
3
Estatística e Análise Preditiva (14h)
Estatística básica aplicada, fluxo preditivo, regressão, classificação, machine learning, deep learning, validação de modelos.
Otimização de modelos, engenharia de features, séries temporais, detecção de anomalias, implantação com ML Flow.
Otimização de modelos e engenharia de features
Séries temporais e detecção de anomalias
Implantação com ML Flow
Conheça Seu Instrutor
Prof. André Vizzoni
Especialista em Machine Learning
Formado em Estatística (UFRJ), Ciências Atuariais (UFRJ) e Psicologia (UNESA), com mestrado em Engenharia Elétrica (Inteligência Computacional, COPPE/UFRJ). Cinco anos de experiência profissional em empresas, incluindo Big Techs. Oito anos de experiência profissional como consultor autônomo, trabalhando com mais de 70 clientes nas mais diversas áreas, de Esportes à Ciências da Saúde (passando por Ciências Humanas e Sociais). Especializado em modelagem estatística e de Machine Learning. Extensa experiência com Big Data e com storytelling de dados voltado para stakeholders. Também tem experiência liderando equipes e treinando cientistas de dados de níveis júnior e pleno. Combina boas habilidades técnicas e de comunicação a conhecimento de negócios para gerar resultados que sejam impactantes para o setor de negócios.
14h
Horas de Conteúdo
Aulas detalhadas e práticas para domínio completo.
4
Módulos Focados
Progressão lógica do básico ao avançado em Machine Learning.
100%
Aplicabilidade Prática
Projetos e exercícios reais para fixar o aprendizado.
Cronograma de Inscrições
Fique atento às datas de abertura das inscrições para garantir sua vaga no curso e aprofundar seus conhecimentos em Machine Learning!
Somente Alunos: 27 de Outubro
As inscrições serão abertas e o link de compra estará disponível a partir do dia 27 de outubro.
Alunos atuais têm prioridade para garantir sua vaga.
Não Alunos: 1º de Novembro
Para o público em geral, as inscrições e o acesso ao link de compra abrirão no dia 1º de novembro.