Formação Machine Learning

Aprenda a tecnologia que não para de crescer!

Esta formação faz parte dos nossos cursos de Data Science
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Machine Learning

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.

  • O que é Machine Learning?

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.

  • Por que utilizar Machine Learning?

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.

  • O que faz o(a) profissional de Machine Learning?

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!

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 irá aprender

  • Gabriel Gomes

  • Guilherme Silveira

  • Thainá Mariani

  • Thiago G Santos

  • Yuri Matheus

Passo a passo

  1. 1 Primeiros passos

    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!

  2. 2 Avançando na Classificação

    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.

  3. 3 Avançando na Clusterização

    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.

    • Post Conhecendo os tipos de aprendizado de máquina | Alura Cursos Online

    • Curso Clustering Básico: k-means, DBSCAN e mean shift

      Curso | 06h
    • Faça esse curso e:
      • Conheça o básico sobre análise exploratória
      • Crie visualização de dados utilizando a biblioteca plotly
      • Utilize o método K-means, DBSCAN e Mean shift para agrupar dados sem classificação
      • Aprenda a agrupar vinhos
      • Avalie a qualidade de uma clusterização através da utilização do coeficiente de silhueta
      • Parametrize métodos de clusterização através do máximo coeficiente de silhueta
    • Curso Clustering: extraindo padrões de dados

      Curso | 09h
    • Faça esse curso e:
      • Descubra como validar e interpretar resultados com dados sem rótulos;
      • Aprenda técnicas que irão te ajudar a interpretar informações de clusters;
      • Extraia informações sobre o comportamento de clientes utilizando dados de uma empresa de cartão de crédito;
      • Utilize o scikit-learn para gerar clusters e calcular diferentes métricas de validação;
      • Entenda a matemática por trás das métricas de validação: silhouette, davies bouldin e calinski harabasz.
  4. 4 Validação e otimização

    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 | 08h
    • Faça esse curso e:
      • Entenda os perigos do hold out
      • Aplique técnicas de validação cruzada (cross validation)
      • Utilize a aleatoriedade a seu favor
      • Entenda quando usar diversas estratégias diferentes de validação cruzada
      • KFold, StratifiedKFold, GroupKFold
      • Trabalhe na previsão de novos grupos quando nem todos os dados são leituras independentes entre si
      • Utilize um pipeline para treino e validação
    • Curso Machine Learning parte 1: Otimização de modelos através de hiperparâmetros

      Curso | 09h
    • Faça esse curso e:
      • Entenda o que são hiperparâmetros e os espaços de parâmetros
      • Explore espaços de forma determinística
      • Otimize seus modelos
      • Evite o overfit
      • Implemente a exploração por trás dos panos
      • Aprenda a utilizar a explorar com o GridSearchCV
      • Nested cross validation
    • Curso Machine Learning parte 2: Otimização com exploração aleatória

      Curso | 08h
    • Faça esse curso e:
      • Explore espaços de parâmetros de forma aleatória
      • Utilize o RandomizedSearch e otimize o tempo de busca
      • Compare uma exploração exaustiva com aleatória
      • Execute a otimização sem validação cruzada quando aplicável

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...

Experiências de quem já estudou com a gente

João Pedro Bogoni

em 13/05/2019

Achei o curso muito prática e foi possível aprender uma ótima base para a aplicação destas técnicas.

Machine Learning: Introdução a classificação com SKLearn

Rodrigo Lopes Sousa

em 22/03/2019

Este é o primeiro curso com a Alura e achei incrível. A vontade é de assistir mais e mais.

Machine Learning: Classificação por trás dos panos

Ana Carolina Rafael Maia

em 02/01/2020

Muito bom. A didatica do professor e incrivel e o exemplo que ele usou de kmeans foi fantastico para demonstrar o que esta por tras do algoritmo e como ele funciona, que sempre e a parte mais dificil do curso. So fiquei perdida porque em dois cursos ainda nao consigo entender e enxergar o que e escalar os dados e o que esta por tras disso, achei que a explicacao foi muito rapida e superficial.

Machine Learning: Introdução a algoritmos não supervisionados

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