Aprendizado de Máquina

Aprendizado de Máquina com aplicações em Python

Resumo

Bem-vindo ao curso de Aprendizado de Máquina, um programa intensivo e prático projetado para capacitar você a dominar as técnicas essenciais de machine learning e aplicá-las para resolver problemas complexos de análise de dados. Este curso é ideal para quem deseja ingressar no campo da ciência de dados e inteligência artificial, ou para profissionais que buscam aprimorar suas habilidades em modelos preditivos e análise de dados.

Objetivos do Curso

Ao final deste curso, você será capaz de:

• Compreender e aplicar modelos de aprendizado de máquina, desde regressão linear até técnicas avançadas de ensemble e clustering.

• Preparar e dividir dados em conjuntos de treino e teste para avaliação de modelos.

• Otimizar hiperparâmetros para melhorar a performance dos modelos.

• Avaliar a performance de modelos utilizando métricas como RMSE, R², Acurácia e AUC-ROC.

• Realizar análise de agrupamento (clustering) e redução de dimensionalidade com técnicas como PCA.

• Aplicar técnicas de aprendizado de máquina utilizando Python, uma das linguagens mais populares na área de ciência de dados.

Conteúdo Programático

O curso está organizado em 5 unidades didáticas (UD), cada uma abordando tópicos essenciais para o domínio do aprendizado de máquina. Confira o cronograma detalhado:

UD 1: Fundamentos do Aprendizado Supervisionado

• Tipos de aprendizado: supervisionado, não supervisionado e por reforço.

• Regressão linear múltipla para previsão de valores contínuos.

• Regressão logística para classificação binária.

• Métodos de seleção de variáveis.

• Particionamento dos dados em treino e teste.

• Métricas de avaliação: RMSE, R², Acurácia e AUC-ROC.

• Aplicações práticas em Python.

UD 2: Modelos de Aprendizado Supervisionado

• Regularização e penalização.

• Métodos baseados em árvores (Decision Trees).

• Métodos de ensemble: Random Forest e XGBoost.

• Máquinas de Vetores de Suporte (SVM).

• k-NN (k-vizinhos mais próximos).

• Naive Bayes.

• Técnicas de normalização de variáveis.

• Aplicações práticas em Python.

UD 3: Engenharia de Características e Otimização de Hiperparâmetros

• Fundamentos de engenharia de características.

• Transformação de variáveis e tratamento de valores ausentes.

• Discretização de variáveis contínuas.

• Otimização de hiperparâmetros.

• Métodos de validação cruzada para seleção de modelos.

• Aplicações práticas em Python.

UD 4: Métodos de Redução de Dimensionalidade

• Importância da redução de dimensionalidade.

• Análise de Componentes Principais (PCA).

• Outros métodos de redução de dimensionalidade.

• Aplicações práticas em Python.

UD 5: Análise de Agrupamento (Clustering)

• Técnicas de agrupamento: K-means, métodos hierárquicos e DBSCAN.

• Aplicações práticas em Python.

Por que fazer este curso?

• Aprendizado Prático: Todas as técnicas são aplicadas em Python, com exemplos reais e exercícios práticos.

• Conteúdo Completo: Desde fundamentos até técnicas avançadas, o curso cobre tudo o que você precisa para se tornar um profissional em aprendizado de máquina.

• Instrutores Qualificados: Aprenda com especialistas em ciência de dados e inteligência artificial.

• Certificado de Conclusão: Ao final do curso, receba um certificado que comprova suas novas habilidades.