Formações Data Science Machine Learning na prática: fundamentos e aplicações

Formação Machine Learning na prática: fundamentos e aplicações

Aprenda os principais modelos, tipos de aprendizado de Machine Learning e as principais técnicas de classificação. Desenvolva projetos reais e comece seu portifólio criando uma aplicação web interativa!

* Esta formação faz parte dos nossos cursos de Data Science

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Conheça a formação 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.

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Jornada em Machine Learning da Alura: começa com Python e Data Science, passa por Fundamentos e segue para Visão Computacional, ML Avançada, Negócios Digitais, Classificação e Regressão.

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.

  • 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.

  • 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.

Passo a passo
  1. 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.

    • Artigo O que é Machine Learning? | Alura

    • Curso Machine Learning: classificação com SKLearn

      08h
      • Entenda como funciona um classificador
      • Construa um classificador linear para um problema de classificação binária
      • Treine um modelo de classificação binária
      • Avalie a saída de um modelo de classificação
      • Compare o resultado de algoritmos lineares e não lineares
      • Utilize um Suport Vector Machine (SVM) para solucionar um problema de classificação
      • Aplique Árvores de Decisão e Dummy Classifiers em seu projeto de Machine Learning
    • Artigo Problemas resolvidos por algoritmos de classificação | Alura

    • Curso Data Science: testando relações com Regressão Linear

      08h
      • Aprenda a identificar uma relação linear
      • Diferencie variável explicativa de variável resposta
      • Saiba ajustar um modelo de regressão linear
      • Interprete os coeficientes do modelo
      • Interprete o R²
      • Faça previsões com o modelo
      • Analise a qualidade do modelo
    • Artigo Desvendando a Regressão Linear | Alura

  2. 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.

    • Artigo Os 4 tipos de aprendizagem na IA, algoritmos e usos | Alura

    • Curso Clusterização: lidando com dados sem rótulo

      08h
      • Explore e ajuste dados para um modelo de clusterização
      • Implemente um modelo de clusterização
      • Avalie a performance de um modelo K-means utilizando métricas apropriadas
      • Aplique técnicas de ajuste de dados para melhorar a performance do modelo
      • Escolha o melhor valor para quantidade de agrupamentos no K-means
      • Desenvolva uma aplicação web interativa utilizando Streamlit que permite a visualização das previsões para outros conjunto de dados
      • Integre o modelo de previsão na aplicação web, garantindo que as previsões possam ser geradas e visualizadas em tempo real
    • Artigo Quais os algoritmos de clusterização e quando utilizar? | Alura

  3. 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.

    • Artigo PLN: o que é Processamento de Linguagem Natural? | Alura

    • Curso NLP: aplicando processamento de linguagem natural para análise de sentimentos

      10h
      • Visualize e analise a frequência de palavras em textos
      • Aprenda a pré-processar e normalizar dados textuais
      • Utilize a técnica de stemming para simplificar palavras
      • Converta textos em representações numéricas
      • Aplique modelos de machine learning para classificar sentimentos
      • Utilize a técnica de TF-IDF para avaliar a relevância de termos em textos
      • Implemente a técnica de n-grams para capturar contextos
      • Utilize seu modelo de classificação de sentimentos com novos dados
  4. 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

      10h
      • Crie visualizações de dados interativas e integre-as em páginas web com Dash, desenvolvendo dashboards dinâmicos
      • Implemente callbacks para criar formulários interativos, aumentando a funcionalidade do dashboard
      • Utilize um modelo de Machine Learning para permitir a geração de previsões de classificação com base nos dados fornecidos
      • Crie um dashboard com menu de navegação e diferentes páginas integradas
      • Organize projetos em Python com diretórios e módulos, seguindo melhores práticas para manter o código organizado
      • Realize o deploy do dashboard com Google Cloud, tornando a aplicação acessível online
    • Artigo Portfólio em dados: como fazer para se destacar no mercado de Data Science | Alura

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Além dessa, a categoria Data Science conta com cursos de Ciência de dados, BI, SQL e Banco de Dados, Excel, Machine Learning, NoSQL, Estatística,e mais...

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