Formação em Machine Learning e Ciência de Dados Aplicada
Sobre o curso
Transforme dados do negócio em modelos que apoiam decisões melhores e mensuráveis.
Este programa ensina o fluxo completo da ciência de dados aplicada, da definição de uma pergunta de negócio ao monitoramento de um modelo em produção. Você vai analisar dados com Python e pandas, explorá-los e visualizá-los, aplicar a estatística em que o machine learning se apoia e construir modelos supervisionados e não supervisionados com scikit-learn. Também vai aprender a avaliar, ajustar e explicar modelos com honestidade, e depois empacotá-los e monitorá-los. Todos os cursos são no seu ritmo, usam ferramentas gratuitas como Google Colab e JupyterLite e terminam com um modelo preditivo construído para uma decisão real de negócio.
Para quem é
Analistas, donos de pequenos negócios, profissionais de operações e marketing e desenvolvedores que querem usar dados e machine learning para apoiar decisões em suas organizações.
Pré-requisitos
Para começar, bastam noções de planilha e matemática do ensino médio; o MLD102 cobre o Python necessário.
O que você será capaz de fazer
- Transformar um problema de negócio em uma tarefa de ciência de dados com métricas de sucesso claras
- Limpar, explorar e visualizar dados com Python, pandas e matplotlib
- Construir, avaliar, ajustar e explicar modelos de regressão, classificação e agrupamento
- Implantar um modelo simples e monitorar seus dados e seu desempenho ao longo do tempo
Cursos desta formação
| Curso | Nível | Horas | Preço |
|---|---|---|---|
| MLD101 · O fluxo de trabalho em ciência de dados e a definição do problema | Explorar | 4 h | R$ 40,00 |
| MLD102 · Python e pandas para análise de dados | Explorar | 4 h | R$ 40,00 |
| MLD103 · Análise exploratória e visualização de dados | Construir | 6 h | R$ 60,00 |
| MLD104 · Estatística para machine learning | Construir | 6 h | R$ 60,00 |
| MLD105 · Aprendizado supervisionado: regressão e classificação | Avançar | 8 h | R$ 80,00 |
| MLD106 · Aprendizado não supervisionado: agrupamento e segmentação | Avançar | 8 h | R$ 80,00 |
| MLD107 · Avaliação, ajuste e explicabilidade de modelos | Avançar | 8 h | R$ 80,00 |
| MLD108 · Modelos em produção: implantação e monitoramento | Avançar | 8 h | R$ 80,00 |
| MLD109 · Projeto final: um modelo preditivo para uma decisão de negócio | Avançar | 8 h | R$ 80,00 |
Conteúdo do curso
MLD101 · O fluxo de trabalho em ciência de dados e a definição do problema (4 h)
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Aula 1 · O fluxo de trabalho em ciência de dados
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Aula 2 · Da pergunta de negócio ao problema de ciência de dados
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Aula 3 · Métricas, referências e prontidão dos dados
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Aula 4 · Laboratório e atividade
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MLD101 Avaliação · O fluxo de trabalho em ciência de dados e a definição do problema