Python Journey & Machine Learning

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Sobre a Imersão

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Sobre a Imersão

PYTHON
REGRESSÃO LINEAR CLUSTERIZAÇÃO CLASSIFICAÇÃO POR KNN ÁRVORES DE DECISÃO SVM ESEMBLES REDES NEURAIS MÁQUINAS DE APRENDIZADO
   
REGRESSÃO LINEAR CLUSTERIZAÇÃO CLASSIFICAÇÃO POR KNN ÁRVORES DE DECISÃO SVM ESEMBLES REDES NEURAIS MÁQUINAS DE APRENDIZADO
   
REGRESSÃO LINEAR CLUSTERIZAÇÃO CLASSIFICAÇÃO POR KNN ÁRVORES DE DECISÃO SVM ESEMBLES REDES NEURAIS MÁQUINAS DE APRENDIZADO
   
JSON PYTHON PANDAS NUMPY ESTATÍSTICA DESCRITIVA PROBABILIDADE CORRELAÇÃO ANOVA AUTOENCODERS
   
JSON PYTHON PANDAS NUMPY ESTATÍSTICA DESCRITIVA PROBABILIDADE CORRELAÇÃO ANOVA AUTOENCODERS
   
JSON PYTHON PANDAS NUMPY ESTATÍSTICA DESCRITIVA PROBABILIDADE CORRELAÇÃO ANOVA AUTOENCODERS
   
Proposta
Uma jornada de conhecimento em uma das áreas da tecnologia que mais cresce: Machine Learning.

Nosso objetivo é fazer você dominar Classificação, Regressão e Agrupamento (Clusterização), utilizando reconhecidas técnicas como Árvore de Decisão e Máquinas Vetores Suporte, além de modelos complexos que utilizam Deep Learning para Classificação de Imagens e Predição de Séries Temporais.
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5 Módulos | 111 Horas
Foco

Queremos formar os profissionais que vão desenvolver soluções inovadoras com Machine Learning, utilizando a linguagem de programação Python. Você vai aprender os conceitos, algoritmos e frameworks mais atuais do mercado, tudo diretamente relacionado a Machine Learning e Deep Learning.

Para Quem

Analistas e profissionais de tecnologia e programação que querem dar seus primeiros passos em Ciência de Dados, resolvendo problemas práticos; e que também buscam soluções para análise preditiva, prescritiva, desenvolvimento de projetos e produtos cognitivos.

Formato
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Suas aulas são encontros online sempre ao vivo. Isso significa que em todas as etapas do curso, as aulas serão em tempo real. Você terá contato direto com o professor, poderá tirar suas dúvidas momento a momento, fazer networking e ainda evoluir trocando ideias com a sua turma.
SOBRE
EVOLUÇÃOACELERADAEvolua seu conhecimentoem poucos meses.Adquira novos skills comas ferramentas mais atuais.COMUNIDADEFIAP 360˚Conecte-se com empresasparceiras, amplieo seu networking, participede eventos exclusivose muito mais.SUPORTEESPECIALIZADOConte com o acompanhamento próximode experts e mentores. Tire todas as suasdúvidas durante seu desenvolvimento.FAST TRACKDE TRANSIÇÃODE CARREIRAMude de carreira da forma mais ágile efetiva, com segurança para atuarnos projetos mais desafiadores.SALTONA SUA ÁREADestaque-se em qualquercontexto, dominando ascompetências que estão fazendoa diferença no cenário atual.
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Features das
Imersões
Evolução Acelerada
Evolua seu conhecimento em poucos meses. Adquira novos skills com as ferramentas mais atuais.
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Python Journey & Machine Learning

Conteúdo

Python Journey & Machine Learning

Conteúdo

Módulo 1
Módulo 1
Applied Programming Logic with Python24 Horas
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Applied Programming Logic with Python 
Applied Programming Logic with Python 
Applied Programming Logic with Python 

Quando estamos dando nossos primeiros passos no mundo da computação, a primeira coisa que aprendemos é que codificar é uma ciência exata. De uma entrada, temos um processamento, e uma saída esperada e previsível. Para aplicar as técnicas de ciência de dados é fundamental ter conhecimento em linguagens de programação que possuem pacotes específicos de análise e manipulação de dados.

Neste módulo, você aprenderá como se comunicar com o computador em uma das linguagens de programação mais modernas para lidar com grandes volumes de dados e realizar análises inteligentes: Python!

 

O que você vai dominar?

  • Instalação e conhecimento sobre Python, e as ferramentas do curso;
  • Revisitação de lógica de programação em Python;
  • Trabalho com listas, tuplas e dicionários;
  • Introdução ao Numpy;
  • Introdução ao Pandas;
  • Escrita e leitura de arquivos;
  • Orientação a objeto no Python;
  • Trabalho com os algoritmos;
  • Ordenação;
  • Recursão;
  • Pesquisa em largura;
  • Algoritmo de Dijkstra;
  • Algoritmos de otimização: gulosos, genéticos, entre outros.
Módulo 2
Módulo 2
Python Scraping 15 Horas
+
Python Scraping  
Python Scraping  
Python Scraping  

A internet é um recurso que já faz parte de nosso cotidiano e se tornou uma das ferramentas mais utilizada pelas empresas de todo mundo. Em um mundo totalmente conectado, onde empresas possuem plataformas digitais que coletam dados a todo momento, técnicas de extração de dados precisam ser utilizadas para obtenção de insights como monitoramento de tempo de permanência de clientes em sites, comparação de preços, etc. 

Neste módulo você aprenderá sobre Web Scraping: uma técnica de coleta de dados avançada com foco em extração de dados de plataformas online, como sites e redes sociais.

 

O que você vai dominar?

  • Básico sobre Anaconda e Python;
  • Obtenção de conteúdo HTML de um site;
  • Acesso à páginas com urllib.request;
  • Tratamento de strings;
  • Introdução ao BeautifulSoup;
  • Varredura de um documento HTML;
  • Acesso ao conteúdo das tags;
  • Métodos find() e findAll();
  • Como identificar e selecionar os dados no HTML;
  • Procedimento de scraping.
Módulo 3
Módulo 3
Python Machine Learning e Estatística24 Horas
+
Python Machine Learning e Estatística 
Python Machine Learning e Estatística 
Python Machine Learning e Estatística 

Na era da transformação digital, é impossível navegar em um aplicativo ou consumir conteúdo em plataformas de streaming sem entrar em contato com Inteligência Artificial. Das playlists do Spotify às recomendações que o Netflix faz, a IA está por trás de milhares de serviços.

Neste módulo você aprenderá como a imensidão de dados gerados em interações digitais habilitam a máquina a pensar. Com a velocidade das mudanças de hoje, não basta apenas codificar a máquina e esperar resultados lineares. Utilizando Machine Learning, vamos ensinar a máquina a aprender. Você também aprenderá técnicas essenciais de estatística e aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado que um todo profissional de ciência de dados deve dominar!

 

O que você vai dominar?

  • Como identificar a necessidade da utilização de Machine Learning para solucionar um problema de negócio;
  • Validação de base de dados: dados nulos e inconsistentes, e técnicas de tratamento de valores inconsistêntes;
  • Como identificar variáveis descritivas, prescritivas e target do problema de negócio;
  • Separação de base de treino e teste. Porque devemos separar as bases?
  • Algoritmos supervisionados: regressão linear e logística, KNN, naive bayes, árvore de decisão, conceito e introdução de redes neurais e random forest;
  • Algoritmos não supervisionados: K-Means, hierarquico, DBSCan, apriori, componentes principais e análise fatorial;
  • Métricas de desempenho: matriz de confusão, acurácia, precisão, recall, ROC,RMSE, MAE, MAPE;
  • Conceitos estatísticos: quando usar os algoritmos supervisionados e não supervisonados, e quais as diferenças entre eles;
  • Modelos de séries temporais: média móvel, ARIMA, holter-winters e decomposição;
  • Análise descritiva dos dados e análise exploratória dos dados.
Módulo 4
Módulo 4
Python Natural Language Processing24 Horas
+
Python Natural Language Processing 
Python Natural Language Processing 
Python Natural Language Processing 

Em um mundo moderno onde se deparamos com a indústria 4.0, atendimentos realizados por robôs inteligentes (os chamados Chatbots) estão cada vez mais comum nas empresas do mundo todo. Você já parou para pensar como funciona a inteligência por trás de um assistênte virtual? O uso de processamento de linguagem natural (NLP - Natural Language Processing) possibilita que computadores interpretem texto, ouçam falas, meçam sentimentos e determinem quais partes são importantes. Esse é apenas um dos exemplos que podemos citar dentro das técnicas de processamento de linguagem natural!

Neste módulo você aprenderá as principais técnicas para trabalhar com texto e criar algoritmos inteligentes para classificação de texto.

 

O que você vai dominar?

  • Introdução ao processamento de linguagem natural;
  • Tokenização dos dados;
  • Pré-processamento de texto (limpeza do texto: remoção de acentos, caracteres especiais, urls, regex etc);
  • Stop Words;
  • BOW (Bag of words) / TFIDF;
  • Word Embeddings;
  • Unigramas, bigramas e trigramas;
  • Lematização/ Stematização;
  • Word2vec;
  • Algoritmos de classificação de texto / LDA (Latent Dirichlet Allocation);
  • Word Cloud;
  • Análise de sentimento.
Módulo 5
Módulo 5
Python Deep Learning24 Horas
+
Python Deep Learning 
Python Deep Learning 
Python Deep Learning 

Assim como Machine Learning é uma competência da área de Inteligência Artificial, Deep Learning nos faz pensar nas formas como a máquina pode aprender sozinha. Se você já utilizou recursos de interface natural como processamento de imagens, visão computacional, reconhecimento de fala ou compreensão de linguagem natural, talvez você nem saiba, mas já é usuário de Deep Learning.

Neste módulo você irá aprofundar seu conhecimento sobre as máquinas e descobrir como elas podem aprender de forma transformadora, simulando o funcionamento do cérebro humano e percebendo nuances de mudanças, como no reconhecimento de imagens.

 

O que você vai dominar?

  • Diferença entre Machine e Deep learning;
  • Redes Neurais Multilayer Perceptron e Single Layer Perceptron: arquitetura da rede, neurônio matemático, funções de ativação, feedfoward e backpropagation;
  • Redes Neurais Convolucionais: arquitetura da rede, como o computador identifica uma imagem, camadas de convulações e camadas de pooling;
  • Redes Neurais Autoencoders;
  • Métricas de desempenho: entendendo gradiente;
  • Redes Neurais LSTM para séries temporais: arquitetura da rede, como trabalhar com séries temporais, tendênia, sazonalidade e estacionaridade.
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Experts
Adelaide Alves de Oliveira
Adelaide
Oliveira
Mestre em Ciências no programa de Saúde Pública na área de Epidemiologia pela Universidade de São Paulo (USP). Graduada em Estatística pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), com aperfeiçoamento em análise de sistemas pela FAAP. Diretora técnica em estatística na empresa SD&W. Dedicação contínua na área de Modelagem e Técnicas Multivariadas de Estatística, passando por grandes empresas como Nielsen, onde foi responsável pelo desenvolvimento de várias análises e metodologia de Painel de Varejo. Desde 2004 ministra cursos da instituição FIAP, contribuindo na especialização de profissionais do mercado em disciplinas que envolvem técnicas e análises estatísticas multivariadas como, por exemplo, os temas atuais de Big Data (com visão Data Science), Business Analytics, Digital Data Marketing, Inteligência Artificial e processamentos de Machine Learning.
Mestre em Ciências no programa de Saúde Pública na área de Epidemiologia pela Universidade de São Paulo...
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Emerson
Abraham
Doutor e Mestre em Engenharia de Produção; Especialização em Tecnologia da Informação para Estratégias de Negócios; Bacharel em Administração de Empresas; e Certificado Professional Scrum Master (PSM) Professor e Pesquisador em cursos superiores como Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Sistemas de Informação, Automação Industrial e Gestão de Tecnologia da Informação; como pesquisador tenho trabalhado com estudos de modelagem e simulação relacionados a Lógica Fuzzy, Redes Neurais Artificiais e Algoritmos Genéticos.
Doutor e Mestre em Engenharia de Produção; Especialização em Tecnologia da Informação para Estratégias...
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Ana
Cunha
Formada em Banco de Dados, com MBA em Inteligencia Artificial pela FIAP, é uma profissional com mais de 7 anos de experiência na área de dados, tendo atuado em diversos projetos de Banco de Dados, BI, Analytics e Data Science. Atualmente também é Data Intelligence na FIAP.
Formada em Banco de Dados, com MBA em Inteligencia Artificial pela FIAP, é uma profissional com mais...
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Investimento

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