Trilha Machine Learning na prática: fundamentos e aplicações
O que é Machine Learning? Machine Learning, é um campo da inteligência artificial que se dedica a criar sistemas capazes de aprender e melhorar automaticamente com a experiência, sem serem explicitamente programados. Isso significa que, ao invés de escrever regras detalhadas para cada situação, ensinamos o algoritmo a reconhecer padrões em dados e a fazer previsões ou tomar decisões. Por que aprender Machine Learning? Estudar Machine Learning abre portas para atuar em uma das áreas mais promissoras da atualidade. Empresas de todos os setores estão buscando especialistas capazes de transformar dados em insights valiosos, impulsionando eficiência e inovação. Seja na indústria, saúde, finanças ou tecnologia, a demanda por profissionais de machine learning só cresce. Como pessoa especialista em Machine Learning, você terá a chance de entrar em um mercado em expansão e desempenhar um papel crucial na transformação digital de empresas. Desde otimizar processos até criar soluções inovadoras para melhorar a experiência de clientes, o impacto do seu trabalho pode ser enorme. O que você aprenderá nessa formação? Nessa formação você vai aprender os fundamentos de Machine Learning e como aplicá-los em projetos práticos, do zero até a criação de modelos avançados: Vai entender como funcionam os algoritmos de machine learning supervisionados, explorando técnicas de classificação, regressão linear e clusterização; Verá como funcionam os classificadores, construir modelos lineares e não lineares com SKLearn, utilizar algoritmos como SVM e Árvores de Decisão, e avaliar a performance dos modelos.Aprenderá a ajustar modelos de regressão linear, interpretar seus resultados e aplicar esses conhecimentos em projetos reais. Entenderá sobre o aprendizado não supervisionado, utilizado para analisar dados sem rótulos e identificar padrões ocultos. O foco será na técnica de clusterização com K-means, permitindo agrupar dados semelhantes e gerar insights.Vai explorar, ajustar e avaliar modelos de clusterização, escolher o número ideal de grupos e aplicar técnicas para melhorar a performance. Criará uma aplicação web interativa com Streamlit, integrando o modelo para gerar e visualizar previsões em tempo real. Além disso, você irá explorar o Processamento de Linguagem Natural (NLP) e aprender a transformar textos em dados estruturados que os algoritmos de Machine Learning conseguem interpretar. Vai aplicar técnicas como pré-processamento, stemming, TF-IDF e n-grams para analisar textos e construir modelos capazes de classificar sentimentos. Ao final, será capaz de lidar com grandes volumes de dados textuais e extrair informações relevantes por meio de modelos de classificação. No último passo, você vai consolidar seus aprendizados desenvolvendo um portfólio prático com dashboards interativos, aprendendo a usar o Dash para criar aplicações web que exibem os resultados dos seus modelos de Machine Learning, incluindo visualizações dinâmicas, formulários interativos e navegação entre páginas. Também verá como organizar seus projetos em Python de forma profissional e como publicar suas aplicações na nuvem com o Google Cloud. Caso você esteja começando, é importante que você tenha conhecimento em Python para o melhor aproveitamento da formação, portanto recomendamos que você inicie a Formação Aprenda a programar em Python com Orientação a Objetos. Ao concluir a formação Machine Learning na prática, você terá dado mais um passo na carreira de Machine Learning; você será capaz de ajudar as empresas a otimizar recursos, escalar atendimento, aumentar a segurança do trabalho ou diminuir falhas e muito mais! Agora que você já sabe como a formação da Alura Machine Learning te ajuda a crescer na área de tecnologia, escolha o melhor plano para você e matricule-se para se destacar na carreira de Dados! A Suzano usa Machine Learning no seu dia a dia. Você também pode aprender Machine Learning aqui na Alura.
