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Sobre a Imersão

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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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4 Módulos | 101 Horas
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.

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.

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.SPEED HIRINGAproximamos você de grandesplayers, criando oportunidadesmais rápidas de contratação.SOFT SKILLSDesenvolva seus soft skillscom aulas extras e exclusivas,já inclusas nas imersões.SUPORTEESPECIALIZADOConte com o acompanhamento próximode experts e mentores. Tire todas as suasdúvidas durante seu desenvolvimento.FAST TRACKDE TRANSIÇÃODE CARREIRAMude de carreira da forma mais rápidae 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
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Evolução Acelerada
Evolua seu conhecimento em poucos meses. Adquira novos skills com as ferramentas mais atuais.
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Conteúdo

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Conteúdo

Módulo 1
Módulo 1
Python: Lógica de Programação24 Horas
+
Python: Lógica de Programação 
Python: Lógica de Programação 
Python: Lógica de Programação 

Primeiros passos

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 escrever suas primeiras linhas de código, é fundamental que a pessoa entenda a lógica por trás da codificação. Neste curso, você aprenderá do zero como se comunicar com o computador em uma das linguagens de programação mais modernas para lidar com grandes volumes de dados: Python!
 

O que você vai dominar?

  • Fundamentos básicos da programação: estruturas básicas, condicionais e de repetição (if-else, while, for, do-while);
  • Funções e módulos;
  • Manipulação de arquivos de texto e JSON;
  • Como manipular dados em Pandas;
  • Pacotes e bibliotecas: Pandas e NumPy.
Módulo 2
Módulo 2
Estatística Básica21 Horas
+
Estatística Básica 
Estatística Básica 
Estatística Básica 

Básica

Você provavelmente já deu play em uma música recomendada pelo seu serviço preferido de streaming. Mas já parou para pensar como exatamente aquela música foi escolhida para você? Quando o assunto é o uso de Python para Machine Learning, saber como manipular o volume massivo de dados é fundamental. Por ser o meio de manipulação, Python se torna a ferramenta pela qual a tecnologia de Machine Learning entende progressivamente sobre seus gostos musicais. Conhecer os conceitos estatísticos por trás desses algoritmos de recomendação e seu aprendizado de máquina associado é entender como esse aprendizado funciona.

Prepare-se para ir além das ferramentas, pois nesse curso vamos ensinar você a fazer as máquinas aprenderem.
 

O que você vai dominar?

  • Estatística descritiva e amostragem.
  • Princípios de probabilidade.
  • Teste de hipóteses e correlação.
  • Anova.
  • Regressão linear e regressão logística.
Módulo 3
Módulo 3
Machine Learning na Prática28 Horas
+
Machine Learning na Prática 
Machine Learning na Prática 
Machine Learning na Prática 

Prática

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.

Nosso foco: fazer você entender 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. E transformar ainda mais as experiências digitais.
 

O que você vai dominar?

  • Geração de regras de associação automática - Algoritmo apriori.
  • Clusterização com técnicas hierárquicas, por densidade e por partição.
  • Classificação por kNN, Árvores de Decisão, SVM e Naive Bayes.
  • Classificação utilizando Esembles (if-else, while, for, do-while.
  • Regressão utilizando regressões tradicionais, árvores de Decisão, SVM e Esembles.
Módulo 4
Módulo 4
Deep Learning28 Horas
+
Deep Learning 
Deep Learning 
Deep Learning 

Neural Networks, Extreme Learning Machine & Autoencoders

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.

Nosso foco: 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 fotos ou vídeos.
 

O que você vai dominar?

  • Redes Neurais Artificiais Multicamada.
  • Máquinas de aprendizado Extremo.
  • Redes Neurais Convolucionais.
  • Redes Neurais LSTM.
  • Autoencoders.
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Experts
Regina
Bernal
Professor
Bacharel em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos, Mestre e Doutora em Saúde Pública pela Faculdade de Saúde Pública da USP. Trabalhou por 20 anos na área financeira, onde desenvolveu modelos preditivos de Churn, Cross-selling, Segmentação Comportamental de Clientes e Net Present Value. Atualmente é cientista de dados na área da Saúde, onde desenvolve modelos preditivos como diabetes, coluna, AVC, gravidez de alto risco e oncológico. Esses modelos são utilizados para Medicina Preventiva. Além disso é consultora externa do Ministério da Saúde e Professora de Pós-Graduação na FIAP nos cursos de MBA em Data Science, Business Analytics e Marketing Digital.
Bacharel em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos, Mestre e Doutora em Saúde Pública pela...
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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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