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Data Science
Além dessa, a categoria Data Science conta com cursos de SQL e Banco de Dados, NoSQL, Data Science, Machine Learning, BI, Estatística, Excel,e mais...
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veja nossa apresentação da Formação e uma Alura Live sobre a Carreira em Front-end
Como seres humanos, somos capazes de aprender como detectar diversos tipos de padrões. Contudo, com o avanço na quantidade e qualidade de dados que capturamos, fica cada vez mais difícil elaborar em nossa cabeça um modelo que descreva o que acontece ou acontecerá em determinadas situações.
Machine Learning é uma sub-área da inteligência artificial que estuda o reconhecimento de padrões através dos dados.
Imagine, por exemplo, uma escola do ensino médio que consegue prever se estudantes estão correndo risco de desistir do curso, para poder trazer uma solução antes disso acontecer diminuindo a evasão escolar.
O aprendizado de máquina é utilizado para melhorar processos, produtos e serviços. Isso é possível porque aprendemos com os dados que coletamos.
Na prática, ao invés de implementarmos heurísticas simples, podemos treinar algoritmos, testar, validar contra modelos de base e colocá-los em produção, medindo o resultado de nossos modelos.
Nos cursos desta fFormação, veremos diversas maneiras de atacar problemas, sempre tentando resolver ou olhar nossos desafios de pontos de vista diferentes, encontrando a melhor ferramenta para cada solução.
Como profissional de Machine Learning, você pode entrar em um mercado que está crescendo cada vez mais e ajudar as empresas a otimizar recursos, escalar atendimento, aumentar a segurança do trabalho ou diminuir falhas e muito mais.
Que tal mergulhar de cabeça nesta área, vamos lá!
Conteúdos pensados para facilitar seu estudo
Formação completa para o mercado
Do zero ao sonhado emprego em sua área de interesse
Comece essa formação agora mesmo e capacite-se para seu próximo projeto!
Conheça os planosProfessores especializados Data Science
Gabriel Gomes
Gabriel é Engenheiro R&D e possui graduação em Engenharia Eletrônica com Honra ao Mérito e mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Itajubá – UNIFEI, com ênfase em instrumentação e processamento de sinais. Atualmente está cursando Doutorado na EESC-USP na área de sistemas inteligentes e atuando também como para o setor elétrico brasileiro.
Gabriel Gomes
Gabriel é Engenheiro R&D e possui graduação em Engenharia Eletrônica com Honra ao Mérito e mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Itajubá – UNIFEI, com ênfase em instrumentação e processamento de sinais. Atualmente está cursando Doutorado na EESC-USP na área de sistemas inteligentes e atuando também como para o setor elétrico brasileiro.
Guilherme Silveira
Guilherme co-fundou a Caelum, a Alura e o GUJ. Com mais de 15 anos de experiência no ensino de programação e habilidades digitais, coordena as equipes de produção de cursos na Alura. É tecnólogo com viés matemático e medalhista de ouro em competições nacionais de computação, representando o Brasil nos mundiais. Participante ativo da comunidade open source e de educação em tecnologia, autor de 7 livros da área.
Guilherme Silveira
Guilherme co-fundou a Caelum, a Alura e o GUJ. Com mais de 15 anos de experiência no ensino de programação e habilidades digitais, coordena as equipes de produção de cursos na Alura. É tecnólogo com viés matemático e medalhista de ouro em competições nacionais de computação, representando o Brasil nos mundiais. Participante ativo da comunidade open source e de educação em tecnologia, autor de 7 livros da área.
Thainá Mariani
Thainá é engenheira de software, instrutora e doutora em ciência da computação. Gosta de ajudar os profissionais a tornar as atividades diárias mais automatizadas e compreensíveis. Estudou a aplicação de IA na engenharia de software e foi assistente de pesquisa na Universidade de Michigan durante um intercâmbio no doutorado. Lecionou para a graduação tecnologias web, como spring e angular. Adora e sabe java e python.
Thainá Mariani
Thainá é engenheira de software, instrutora e doutora em ciência da computação. Gosta de ajudar os profissionais a tornar as atividades diárias mais automatizadas e compreensíveis. Estudou a aplicação de IA na engenharia de software e foi assistente de pesquisa na Universidade de Michigan durante um intercâmbio no doutorado. Lecionou para a graduação tecnologias web, como spring e angular. Adora e sabe java e python.
Thiago G Santos
Um quase físico, apaixonado por dados e educação. Atuou durante alguns anos na área de Data Science na maior fabricante de eletrodomésticos do mundo e trabalhou em projetos de Processamento de Linguagem Natural para a Petrobrás. Atualmente dedica-se à aplicação de machine learning na área da educação e na democratização do acesso ao ensino de Data Science no Brasil.
Thiago G Santos
Um quase físico, apaixonado por dados e educação. Atuou durante alguns anos na área de Data Science na maior fabricante de eletrodomésticos do mundo e trabalhou em projetos de Processamento de Linguagem Natural para a Petrobrás. Atualmente dedica-se à aplicação de machine learning na área da educação e na democratização do acesso ao ensino de Data Science no Brasil.
Mergulhe de cabeça no mundo de Machine Learning!
Para começar, você irá conhecer diversos problemas do dia a dia que podem ser solucionados com a aprendizagem de máquina.
Aprenda como você pode ajudar a sua empresa ou seu negócio a crescer: por exemplo, classificando clientes em categorias que logo irão servir como indicador de produtos que podem ser oferecidos. Analise resultados e compare diferentes algoritmos de uma maneira válida e use o poder do machine learning para otimizar seus processos!
Vídeo O que é Machine Learning? #HipstersPontoTube - YouTube
Curso Machine Learning: Introdução a classificação com SKLearn
Curso | 08hMais detalhesdo curso Machine Learning: Introdução a classificação com SKLearn
Artigo Primeiros passos em Inteligência Artificial (IA) | Alura Cursos Online
Na primeira parte tivemos visão geral do poder do aprendizado de máquina, trabalhamos com algoritmos de classificação, regressão e clusterização.
Neste passo vamos explorar ainda mais a classificação, conhecer o que está por trás dos panos deste processo e aprender como reduzir a complexidade dos seus dados diminuindo a quantidade de informação através de técnicas de features selection e redução de dimensionalidade.
Site Exemplos de classificação binária
Curso Machine Learning: Classificação por trás dos panos
Curso | 10hMais detalhesdo curso Machine Learning: Classificação por trás dos panos
Vídeo Machine Learning: como ensinar uma máquina a aprender | Nerdologia Tech - YouTube
Curso Machine Learning: Lidando com dados de muitas dimensões
Curso | 12hMais detalhesdo curso Machine Learning: Lidando com dados de muitas dimensões
Já vimos o poder da classificação, agora precisamos explorar outro tópico importante para o aprendizado de máquina, a clusterização.
Vamos mergulhar nos algoritmos de clusterização, discutindo os principais métodos e suas métricas de avaliação e aprendendo a extrair padrões dos dados.
Artigo Conhecendo os tipos de aprendizado de máquina | Alura Cursos Online
Curso Clustering Básico: k-means, DBSCAN e mean shift
Curso | 06hMais detalhesdo curso Clustering Básico: k-means, DBSCAN e mean shift
Curso Clustering: extraindo padrões de dados
Curso | 09hMais detalhesdo curso Clustering: extraindo padrões de dados
Você está avançando e agora chegou a hora de se aprofundar ainda mais em Machine Learning.
Nesta parte, aplicaremos técnicas de validação cruzada (cross validation) e utilizaremos a aleatoriedade a nosso favor. Vamos entender como e quando usar diversas estratégias de validação cruzada, como KFold, StratifiedKFold, ou GroupKFold.
E ainda vamos aprender como melhorar a eficiência dos nossos algoritmos com o GridSearchCV, e otimizar o tempo de busca com o RandomizedSearch!
Esse passo está repleto de desafios, então prepare seus equipamento porque o mergulho será cheio de desafios!
Curso Machine Learning: Validação de modelos
Curso | 08hMais detalhesdo curso Machine Learning: Validação de modelos
Curso Machine Learning parte 1: Otimização de modelos através de hiperparâmetros
Curso | 09hMais detalhesdo curso Machine Learning parte 1: Otimização de modelos através de hiperparâmetros
Curso Machine Learning parte 2: Otimização com exploração aleatória
Curso | 08hMais detalhesdo curso Machine Learning parte 2: Otimização com exploração aleatória
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em 13/05/2019
Achei o curso muito prática e foi possível aprender uma ótima base para a aplicação destas técnicas.
em 22/03/2019
Este é o primeiro curso com a Alura e achei incrível. A vontade é de assistir mais e mais.
em 03/03/2019
Muito bom! Gostei bastante do curso, o instrutor explica muita coisa legal, vai me ajudar a continuar os estudos sobre Machine Learning.Obrigado!
Machine Learning parte 1: Otimização de modelos através de hiperparâmetros
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