Formações Data Science Machine Learning na prática: fundamentos e aplicações

Formação Machine Learning na prática: fundamentos e aplicações

Aprenda os principais modelos e tipos de aprendizado de Machine Learning.

* Esta formação faz parte dos nossos cursos de Data Science

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Conheça a formação Machine Learning na Prática: fundamentos e aplicações

No mundo moderno, onde os dados se tornaram um dos recursos mais valiosos, a capacidade de extrair informações e fazer previsões a partir deles é essencial. Machine Learning (ML), ou aprendizado de máquina, está no centro dessa revolução, permitindo que computadores aprendam padrões e tomem decisões baseadas em grandes volumes de dados.

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.

Pense em uma escola que usa ML para identificar estudantes com risco de evasão, oferecendo suporte antes que seja tarde. Ou em uma empresa que otimiza sua produção, antevendo falhas em máquinas e reduzindo custos com manutenção. Machine Learning está em todo lugar, desde recomendações de filmes e músicas, até diagnósticos médicos e carros autônomos.

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 ML 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 aprenderemos?

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!

A Suzano usa Machine Learning no seu dia a dia. Você também pode aprender Machine Learning aqui na Alura.

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Por que estudar esta formação?

Guia de aprendizado
Conteúdos pensados para facilitar seu estudo
Do básico ao avançado
Formação completa para o mercado
Você dentro do 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 planos

Com quem você vai aprender?

Guilherme Silveira
Co-fundador da Alura. Com mais de 20 anos de ensino de tecnologia, criou mais de 100 cursos. Possui formação em engenharia de software, viés matemático e criativo, além de ser medalhista de ouro em competições nacionais de computação, tendo representado o Brasil nos mundiais. Participante de comunidades open source e de educação em tecnologia, tendo escrito 7 livros. Faz mágica e fala coreano no tempo livre.
Guilherme Silveira
Co-fundador da Alura. Com mais de 20 anos de ensino de tecnologia, criou mais de 100 cursos. Possui formação em engenharia de software, viés matemático e criativo, além de ser medalhista de ouro em competições nacionais de computação, tendo representado o Brasil nos mundiais. Participante de comunidades open source e de educação em tecnologia, tendo escrito 7 livros. Faz mágica e fala coreano no tempo livre.
Ana Duarte
Sou bacharela em Estatística e atualmente curso Ciência da Computação. Já atuei como cientista de dados no ramo educacional e financeiro e hoje sou instrutora na Escola de Dados da Alura e voluntária na equipe de projetos do grupo Data Girls. Sou apaixonada por transformar dados em informação inteligente usando a ciência de dados em diversos tipos de aplicação. Fora isso, sempre estou acompanhando alguma série e procurando novas rotas para andar de bike.
Ana Duarte
Sou bacharela em Estatística e atualmente curso Ciência da Computação. Já atuei como cientista de dados no ramo educacional e financeiro e hoje sou instrutora na Escola de Dados da Alura e voluntária na equipe de projetos do grupo Data Girls. Sou apaixonada por transformar dados em informação inteligente usando a ciência de dados em diversos tipos de aplicação. Fora isso, sempre estou acompanhando alguma série e procurando novas rotas para andar de bike.
Mirla Costa
Instrutora em Data Science, graduada em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.
Mirla Costa
Instrutora em Data Science, graduada em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.
Valquíria Alencar
Val é doutora em biotecnologia com pós-doutorado pela UFABC. Atualmente, é instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve cursos voltados para análise de dados, modelos preditivos, IAs generativas e soluções inovadoras com LLMs. Também gosta de escrever e é coautora do livro Séries Temporais com Prophet pela Casa do Código. É apaixonada por tecnologia, One Piece, RPGs como Tibia e Stardew Valley, além de ser entusiasta de cafés especiais.
Valquíria Alencar
Val é doutora em biotecnologia com pós-doutorado pela UFABC. Atualmente, é instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve cursos voltados para análise de dados, modelos preditivos, IAs generativas e soluções inovadoras com LLMs. Também gosta de escrever e é coautora do livro Séries Temporais com Prophet pela Casa do Código. É apaixonada por tecnologia, One Piece, RPGs como Tibia e Stardew Valley, além de ser entusiasta de cafés especiais.

Passo a passo

1 Aprendizado supervisionado
Boas vindas ao início da sua jornada em Machine Learning! Iremos te apresentar ao Aprendizado Supervisionado, a base para muitos dos modelos mais utilizados na prática. Vamos explorar como trabalhar com dados rotulados e entender a classificação e a regressão, dois dos problemas mais comuns na área. Além disso, você aprenderá a desenvolver projetos práticos, aplicando os conceitos em situações reais e dando os primeiros passos para construir modelos eficientes e precisos.
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2 Aprendizado não supervisionado
Neste segundo passo, você conhecerá o Aprendizado Não Supervisionado, usado para trabalhar com dados não rotulados, os mais comuns no mundo real. Vamos focar na clusterização, uma técnica que agrupa dados semelhantes, permitindo revelar padrões ocultos e insights importantes. Aqui, você será introduzido a conceitos fundamentais desse tipo de aprendizado e aprenderá como funciona e como construir um modelo de clusterização.
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3 Avançando em modelos de Machine Learning
Neste passo, vamos expandir nossos conhecimentos em Machine Learning mergulhando no Processamento de Linguagem Natural (NLP), uma área permite entender e interpretar dados textuais. Você aprenderá as principais técnicas para transformar textos em informações que máquinas, acostumadas a lidar com números, possam entender. Além disso, verá como aplicar essas técnicas para classificar, interpretar e extrair valor de grandes volumes de texto.
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  10h
4 Apresentando os modelos
Neste quarto passo, você colocará em prática tudo o que aprendeu ao longo da jornada, desenvolvendo um portfólio de dados robusto. Vamos aprender a criar uma aplicação web interativa usando Dash, onde você poderá implementar e exibir os resultados dos seus modelos de Machine Learning. Além disso, exploraremos as melhores maneiras de apresentar seu desenvolvimento e progresso em um portfólio, destacando suas habilidades para o mercado e potencializando suas oportunidades profissionais.
- Curso Dash: construindo dashboards para modelos de Machine Learning
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