Fundamentos de Data Science e Machine Learning
A base teórica e matemática de modelos, e como eles são usados nas empresas!
Description
Neste curso, exploramos o vasto mundo de Data Science e Machine Learning, focando na base lógica e matemática por trás dos principais algoritmos utilizados na área. Veremos como funcionam os principais algoritmos de Regressão, Classificação, Clusterização, NLP, Deep Learning, Regras de Associação, Algoritmos Genéticos, Séries Temporais e muito mais - sem exagerar no "matematiquês".
O curso foi pensado de forma a ser o mais democrático possível, servindo como porta de entrada para pessoas que queiram aprender de verdade os principais conceitos antes de entrar no mercado, pessoas que já estejam trabalhando com ciência de dados mas se veem com dificuldades de entender como funcionam os modelos, ou pessoas que simplesmente se interessam pela área e gostariam de aprender como funciona - não necessariamente visando adentrar o mercado. Até por isso, o curso não é tão orientado a código; ao invés de criar código para cada modelo e cada técnica mostrada, ao final do curso há uma seção com alguns projetos da vida real, em que podemos ver tanto como o código é feito, mas, principalmente, como é o raciocínio e as decisões tomadas para resolver problemas de dados.
Também trago uma seção bastante rica e dedicada a explicar como se "produtizam" modelos em empresas, falando sobre coisas como deploy, monitoramento, construção de features, pré-processamento, definição de um projeto de ML, expectativa e visão do mercado, progressão de carreira e muito mais!
O curso ainda tem um "crash course" de Python, opcional para quem já programa na linguagem, mas valiosa para aqueles que precisam de uma base mais sólida.
What You Will Learn!
- Compreender a fundação lógica e matemática por trás dos principais modelos de Machine Learning
- Entender como Data Science e Machine Learning de fato funciona no mundo empresarial
- Aprender todas as etapas do ciclo de vida de um modelo de Machine Learning
- Técnicas fundamentais para um cientista de dados, como: Regressão, Classificação, Clusterização, Deep Learning, NLP, Algoritmos Genéticos e muito mais!
- Aprender/Solidificar os conhecimentos na programação em Python
- Aplicar os conhecimentos teóricos em projetos da vida real
Who Should Attend!
- Pessoas de qualquer área interessadas em entender a fundo como Ciência de Dados/Machine Learning funciona (tanto a parte matemática quanto o uso nas empresas)
- Pessoas querendo entrar no mercado na área de Ciência de Dados, independente da experiência prévia
- Pessoas que já estejam trabalhando com Ciência de Dados, mas que gostariam de revisar/aprofundar alguns conceitos
- Pessoas interessadas em aprender a programar em Python, com exemplos da vida real