Machine Learning em Python

Ref: AD4

Machine Learning em Python

Qual o objetivo do curso?

Capacitar profissionais para entender, construir e implementar modelos de Machine Learning. Ensinar técnicas de pré-processamento, classificação, agrupamento e mineração de dados. Introduzir conceitos de Deep Learning e Redes Neurais. Aplicar teoria em projetos práticos com Python.


  • 20/horas aula

    A carga horária deste curso é sempre a mesma independentemente do turno que você escolher realizar seu treinamento.

  • Presencial, online e híbrido

    Seu treinamento poderá ser realizado de modo presencial, online (você assistindo ao vivo ou a mesma aula gravada de sua casa) ou híbrido (você assistirá de sua casa quando não puder se fazer presente).

  • Mais info

    Clique para conversar com a gente diretamente pelo Whats e tirar todas as suas dúvidas.

  • Trilha de aprendizado

    Cada treinamento é parte de uma trilha de aprendizado que fará todo sentido na sua formação profissional.

  • Coffee-break em todas aulas

    Em nossos cursos presenciais você terá um intervalo para desfrutar de um delicioso coffee-break com lanches, frutas, bolos, sucos e café. E o melhor: você não paga nada a mais por isso!

  • Material incluso

    No 1º dia de aula você receberá o seu kit de treinamento: uma linda bolsa, caneta, caderno, livro apostila ou pendrive.

  • Estrutura completa

    Conte com uma estrutura completa com 13 laboratórios equipados. Clique e confira!

  • Descontos e prêmios na especialização

    Ganhe descontos e prêmios na sua especialização. Clique e saiba mais.

Esse curso é ideal para

Analistas de dados e estatísticos; Engenheiros e desenvolvedores de software; Profissionais de marketing, vendas e operações que buscam tomada de decisão baseada em dados; Estudantes de tecnologia e curiosos por inteligência artificial.

O que você precisa conhecer antes

Ter realizado o curso Banco de Dados em Python ProWay e Análise de Dados em Python ProWay, ou possuir conhecimentos equivalentes

Conteúdo Programático

Fundamentos e conceitos

  • O que é Machine Learning x Deep Learning

  • Por que aprender Machine Learning?

  • Terminologias essenciais

  • Métodos preditivos e descritivos

  • Tipos de aprendizado de máquina

  • Classificação

Preparação de dados

  • Pré-processamento de dados

Algoritmos clássicos

  • Naive Bayes

  • Árvores de decisão

  • Seleção de atributos

  • Aprendizado baseado em instância

  • Ensemble Learning com Random Forest

  • Agrupamento com K-means, C-Means e K-Medoids

  • Regras de associação (Eclat)

Deep Learning

  • Redes neurais artificiais

  • Funções de ativação

  • Gradient Descent

  • Regularização

  • Configuração de hiperparâmetros e Auto ML

Teoria dos grafos

  • Instalação do lgraph

  • Introdução aos grafos

  • Impressão e visualização

  • Métricas, caminhos e distâncias

  • Identificação de comunidades

Mineração de texto

  • Extração e análise de dados textuais

Treinando uma inteligência artificial

  • Integração de técnicas

  • Desenvolvimento de um projeto completo

Desejo mais informações