Graças a este Curso universitário baseado no Relearning, você usará as técnicas mais inovadoras de Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados para resolver problemas do mundo real”

O aprendizado de máquina e a mineração de dados são duas áreas em constante crescimento, com alta demanda em vários setores. A comunidade científica frequentemente realiza pesquisas que levam a novas técnicas ou ferramentas para otimizar algoritmos inteligentes. Isso permite avanços em áreas como a saúde, em que esses mecanismos são usados para a interpretação de imagens médicas, detecção precoce de patologias e personalização de tratamentos terapêuticos. Nesse sentido, os profissionais de Inteligência Artificial precisam atualizar constantemente seus conhecimentos para oferecer os melhores serviços aos seus clientes. Por sua vez, eles precisam adquirir habilidades práticas para o processamento correto dos dados e a avaliação dos modelos.   

Nesse contexto, a TECHimplementa um Curso universitário de Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados para especialistas que desejam expandir os horizontes de suas carreiras. Elaborado por especialistas nessas áreas, o plano de estudos abordará questões que vão desde os processos de descoberta de conhecimento até o pré-processamento de dados. Isso equipará os alunos com métodos avançados para classificar instâncias de informações com base em atributos específicos. O programa de estudos também examinará a operação das redes neurais, dada sua importância na execução de algoritmos para realizar tarefas específicas com base em dados.

Por outro lado, o conteúdo didático se concentrará no Processamento de Linguagem Natural para que os alunos se beneficiem da análise descritiva e da criação de corpus.  

Este Curso universitário equipará os alunos com habilidades sólidas, para que possam aplicá-las imediatamente em sua prática diária e superar os desafios que enfrentam em seu trabalho.  Tudo isso graças ao apoio de uma equipe de professores de alto nível, além da metodologia revolucionária da TECH: o  Relearning. Esse sistema de aprendizado baseia-se na reiteração de conceitos-chave para garantir que os alunos retenham o conhecimento de forma ideal, progressiva e natural.  

Você desenvolverá Algoritmos de retropropagação por meio de 150 horas do melhor ensino digital”

Este Curso de Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• Desenvolvimento de 100 cenários simulados apresentados por especialistas em aprendizado de máquina e mineração de dados
• Seu conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático foi projetado para fornecer informações científicas e práticas sobre Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados
• Notícias sobre os mais recentes desenvolvimentos em aprendizado de máquina e mineração de dados 
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar o aprendizado 
• Sistema interativo de aprendizagem baseado no método de caso e sua aplicação à prática real 
• Tudo isto complementado por palestras teóricas, perguntas à especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo desde qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet 

Você aprenderá a fundo sobre modelos de regressão e resposta contínua para prever o comportamento de variáveis contínuas em função de outras variáveis explicativas”

A equipe de professores deste programa inclui profissionais desta área, cuja experiência é somada a esta capacitação, além de reconhecidos especialistas de conceituadas sociedades científicas e universidades de prestigio.  

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, onde o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do Curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.

Você enriquecerá seus procedimentos diários com as técnicas mais inovadoras nos processos de descoberta de conhecimento”

Você alcançará seus objetivos com a ajuda das ferramentas de ensino da TECH, incluindo resumos interativos e leituras especializadas”

Este Curso de aprendizado de máquina e mineração de dados fornecerá aos alunos uma formação sólida nessas áreas da ciência de dados, que são essenciais na atual era da informação. O programa de estudos se aprofundará na exploração e no pré-processamento de dados, para que os alunos possam criar modelos preditivos eficientes. Além disso, os materiais acadêmicos fornecerão técnicas de última geração em Avaliação de Classificadores para que os alunos possam medir o desempenho dos modelos e diagnosticar possíveis problemas. A capacitação também abordará a estratégia de Clustering para obter o agrupamento de objetos não rotulados. 

O Curso universitário contém estudos de caso que aprimorarão suas competências em Exploração e pré-processamento de dados”

Módulo 1. Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados

1.1. Introdução aos processos de descoberta de conhecimento e conceitos básicos de machine learning 

1.1.1. Conceitos-chave dos processos de descoberta do conhecimento 
1.1.2. Perspectiva histórica dos processos de descoberta do conhecimento 
1.1.3. Fases dos processos de descoberta do conhecimento 
1.1.4. Técnicas utilizadas nos processos de descoberta do conhecimento 
1.1.5. Características dos bons modelos de machine learning 
1.1.6. Tipos de informações de machine learning 
1.1.7. Noções básicas de aprendizagem 
1.1.8. Noções básicas de aprendizagem não supervisionada 

1.2. Exploração e pré-processamento de dados 

1.2.1. Processamento de dados 
1.2.2. Tratamento de dados no fluxo de análise de dados 
1.2.3. Tipos de dados 
1.2.4. Transformações de dados 
1.2.5. Visualização e exploração de variáveis contínuas 
1.2.6. Visualização e exploração de variáveis categóricas 
1.2.7. Medidas de correlação 
1.2.8. Representações gráficas mais comuns 
1.2.9. Introdução à análise multivariada e redução da dimensionalidade 

1.3. Árvore de decisão 

1.3.1. Algoritmo ID3 
1.3.2. Algoritmo C4.5
1.3.3. Overtraining e poda 
1.3.4. Análise de resultados 

1.4. Avaliação de classificadores 

1.4.1. Matrizes de confusão 
1.4.2. Matrizes de avaliação numérica 
1.4.3. Estatístico de Kappa 
1.4.4. Curvas Roc 

1.5. Regras de classificação 

1.5.1. Medidas de avaliação de regras 
1.5.2. Introdução à representação gráfica 
1.5.3. Algoritmo de sobreposição sequencial 

1.6. Redes Neurais 

1.6.1. Conceitos básicos 
1.6.2. Redes de neurônios simples 
1.6.3. Algoritmo de backpropagation 
1.6.4. Introdução às redes neurais recorrentes 

1.7. Métodos bayesianos 

1.7.1. Conceitos básicas de probabilidade 
1.7.2. Teorema de Bayes 
1.7.3. Naive Bayes 
1.7.4. Introdução às redes bayesianas 

1.8. Modelos de regressão e de resposta contínua 

1.8.1. Regressão linear simples 
1.8.2. Regressão Linear Múltipla 
1.8.3. Regressão logística 
1.8.4. Árvores de regressão 
1.8.5. Introdução às Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) 
1.8.6. Medidas de bondade do ajuste 

1.9. Clustering 

1.9.1. Conceitos básicos 
1.9.2. Clustering hierárquico 
1.9.3. Métodos probabilísticos 
1.9.4. Algoritmo EM 
1.9.5. Método B-Cubed 
1.9.6. Métodos implícitos 

1.10. Mineração de texto e processamento de linguagem natural (PNL) 

1.10.1. Conceitos básicos 
1.10.2. Criação do corpus 
1.10.3. Análise descritiva 
1.10.4. Introdução à análise de sentimentos 

Sem necessidade de espera ou horários fixos, totalmente adaptado ao seu ritmo: este é o programa ideal para elevar o seu perfil profissional como designer”