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Formação Machine Learning para Negócios Digitais

Aprenda a resolver problemas reais com Machine Learning!

Esta formação faz parte dos nossos cursos de Data Science
90h

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Machine Learning para Negócios Digitais

Caso você já tenha feito a formação de Machine Learning ou Machine Learning Avançada, já sabe que nós, como seres humanos somos capazes de aprender como detectar diversos tipos de padrões. E que machine learning é uma sub-área da inteligência artificial que estuda o reconhecimento de padrões através dos dados.

Essa sub-área da Inteligência Artificial está cada vez mais em evidência, devido à sua capacidade de resolver problemas complexos. A dúvida que fica é como podemos resolver esses problemas com Machine Learning.

Essa formação tem justamente o objetivo de mostrar como podemos resolver problemas de diversas áreas com Machine Learning. Alguns exemplos são, a detecção de fraude em transações financeiras, a recomendação de produtos em um e-commerce e a segmentação de clientes para campanhas de marketing, vamos estudar possíveis soluções para todos estes problemas.

Além de discutir como solucionar problemas reais com Machine Learning, construiremos uma API para modelos de machine learning, realizaremos o famoso deploy e discutiremos sobre integração contínua e entrega contínua (CI/CD), abrindo as portas para o novo mundo do MLOps.

Então prepare seus equipamentos de mergulho que está na hora de submergir mais fundo neste mar de conhecimento, 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

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Conheça os planos

Professores especializados Data Science

Com quem você irá aprender

  • 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.

  • Júlio Oliveira

    Júlio é engenheiro especializado em Big Data Analytics. Atuou na indústria, marketing e mercado financeiro, aplicando tecnologia em combinação com soluções analíticas. Professor desde quando entendeu que aprende mais quem compartilha.

  • Júlio Oliveira

    Júlio é engenheiro especializado em Big Data Analytics. Atuou na indústria, marketing e mercado financeiro, aplicando tecnologia em combinação com soluções analíticas. Professor desde quando entendeu que aprende mais quem compartilha.

  • Sara Malvar

    Sara é engenheira, mestra e doutora em engenharia. Apaixonada por educação e ciência, atualmente realiza seu pós-doutorado na Universidade de São Paulo com apoio da Shell no Research Center for Gas Innovation e busca soluções para um mundo mais sustentável. Se apaixonou por por dados e inteligência artificial quando trabalhava na IBM e atualmente também atua na Udacity como mentora e revisora e na Alura como instrutora.

  • Sara Malvar

    Sara é engenheira, mestra e doutora em engenharia. Apaixonada por educação e ciência, atualmente realiza seu pós-doutorado na Universidade de São Paulo com apoio da Shell no Research Center for Gas Innovation e busca soluções para um mundo mais sustentável. Se apaixonou por por dados e inteligência artificial quando trabalhava na IBM e atualmente também atua na Udacity como mentora e revisora e na Alura como instrutora.

  • 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.

Passo a passo

  1. 1 Machine Learning, finanças e e-commerce

    Vamos iniciar nosso mergulho resolvendo diversos problemas comuns, por exemplo, em uma plataforma de e-commerce!

    Sistemas de recomendações são uma das aplicações mais importantes de machine learning para um e-commerce, aqui vamos construir um do zero!

    Um sistema de tag, também pode ajudar com que seus usuários façam buscas mais eficientes e uma das diversas maneiras de fazer isso com processamento de linguagem natural, realizando uma classificação "multi-label" das descrições de cada produto.

    E depois que seu cliente encontrou tudo que precisava, está na hora de fechar o carrinho de compras! Neste momento tão importante em um processo de compras não dá para bobear com as possíveis fraudes, por isso vamos aprender como os modelos de Machine Learning podem ajudar na detecção de fraude.

    E aí vamos lá!

  2. 2 Machine Learning e Marketing

    No nosso primeiro mergulho focamos em resolver possíveis problemas na jornada de compras de um usuário de e-commerce, mas o machine learning vai além dos desafios internos de uma plataforma, ela é uma grande aliada para impulsionar o marketing de uma empresa!

    Nesta parte da formação vamos descobrir como Machine Learning alinhado com as tecnologias em nuvem do Google podem ajudar a melhorar o marketing do seu negócio, um exemplo seria tornar suas campanhas mais personalizadas ao segmentar os clientes por características comuns através da Clusterização.

  3. 3 Machine Learning e Deploy de Modelos.

    Em cada mergulho aprendemos como podemos resolver alguns problemas reais aplicando Machine Learning, mas nada disso vai adiantar se seus modelos e soluções estiverem apenas em sua máquina, precisamos de alguma maneira conseguir tornar esses modelos acessíveis para outras aplicações.

    Neste último módulo, vamos iniciar nossa jornada pelo o tal do MLOps, vamos construir nossa API de Machine Learning, realizar o deploy e discutindo como as boas práticas do DevOps podem ser incorporadas em sistemas de Machine Learning.

    Então bora pegar um fôlego para o último mergulho desta formação!

Experiências de quem já estudou com a gente

Célio Garcia

em 02/09/2019

Excelente. Já tinha assistido um curso de recomendação com python semelhante a este mas este foi épico! Parabéns, Guilherme!! You're my man!! :D

Machine Learning: Intro a sistemas de recomendação em Python

Walison Cruz

em 24/11/2020

Estou cada vez apreciando mais o conteúdo de Ciência de Dados da Alura. Parabéns pelos professores.

Data Analytics: Machine Learning no Marketing Digital

Jacimar Vieira Zanelato

em 11/05/2020

O curso dá uma ótima visão geral, pra ganhar nota 10 faltou mostrar na prática como publicar o modelo num heroku por exemplo. No mais a didática e os exemplos foram excelentes.

MLOps: Machine Learning e APIs

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