Visão Geral

Este curso apresenta os conceitos fundamentais de Machine Learning, abordando os principais algoritmos, técnicas e processos utilizados para criar modelos capazes de aprender a partir de dados. O participante compreenderá o ciclo de vida de projetos de Machine Learning, desde a preparação dos dados até a avaliação dos modelos, adquirindo uma base sólida para atuar em projetos de ciência de dados e inteligência artificial.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender os fundamentos e conceitos centrais de Machine Learning
• Identificar os principais tipos de aprendizado de máquina e suas aplicações
• Preparar dados para treinamento de modelos de Machine Learning
• Aplicar algoritmos básicos de classificação, regressão e agrupamento
• Avaliar o desempenho de modelos utilizando métricas adequadas
• Compreender boas práticas e desafios em projetos de Machine Learning

Publico Alvo

• Analistas de dados
• Cientistas de dados iniciantes
• Desenvolvedores de software
• Engenheiros de dados
• Profissionais de tecnologia interessados em IA
• Estudantes e profissionais que desejam ingressar na área de Machine Learning

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de informática
• Noções de lógica de programação
• Conhecimentos básicos de estatística são recomendados

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Machine Learning

1. Definition and evolution of Machine Learning
2. Artificial Intelligence versus Machine Learning
3. Common Machine Learning applications
4. Machine Learning project lifecycle
5. Business use cases and value generation
6. Overview of learning paradigms

Module 2: Data Foundations for Machine Learning

1. Types of data used in Machine Learning
2. Structured and unstructured data
3. Data collection techniques
4. Data quality concepts
5. Data preprocessing fundamentals
6. Data preparation best practices

Module 3: Exploratory Data Analysis

1. Introduction to data exploration
2. Descriptive statistics fundamentals
3. Data visualization concepts
4. Identifying patterns and trends
5. Detecting anomalies and outliers
6. Feature understanding techniques

Module 4: Supervised Learning Fundamentals

1. Introduction to supervised learning
2. Features and target variables
3. Training and testing datasets
4. Classification concepts
5. Regression concepts
6. Common supervised learning workflows

Module 5: Classification Algorithms

1. Logistic Regression fundamentals
2. Decision Trees concepts
3. Random Forest overview
4. k-Nearest Neighbors (k-NN)
5. Naive Bayes fundamentals
6. Model selection considerations

Module 6: Regression Algorithms

1. Linear Regression concepts
2. Multiple Linear Regression
3. Polynomial Regression overview
4. Regression model evaluation
5. Prediction techniques
6. Business applications of regression

Module 7: Unsupervised Learning Fundamentals

1. Introduction to unsupervised learning
2. Clustering concepts
3. Dimensionality reduction overview
4. Pattern discovery techniques
5. Customer segmentation examples
6. Unsupervised learning use cases

Module 8: Clustering and Feature Engineering

1. K-Means clustering
2. Hierarchical clustering overview
3. Feature engineering concepts
4. Feature selection techniques
5. Data transformation methods
6. Improving model performance

Module 9: Model Evaluation and Validation

1. Training, validation and testing concepts
2. Overfitting and underfitting
3. Cross-validation fundamentals
4. Classification metrics
5. Regression metrics
6. Model comparison techniques

Module 10: Machine Learning Operations and Best Practices

1. Introduction to MLOps concepts
2. Model deployment overview
3. Monitoring model performance
4. Model maintenance and retraining
5. Ethics and bias in Machine Learning
6. Future trends and learning roadmap