Estatística e Machine Learning - (D3)

Essa formação é voltada para quem deseja dominar os fundamentos estatísticos e aplicá-los diretamente em projetos de Machine Learning com Python. Com uma abordagem prática e progressiva, ela combina estatística descritiva, probabilidade, técnicas de regressão e algoritmos de classificação, culminando na aplicação real de inteligência artificial em problemas do mundo real.

Fundamentos Estatísticos com Python. Antes de aplicar modelos, é essencial entender os dados. Esta etapa desenvolve seu raciocínio estatístico, com foco em análise, probabilidade e inferência:

Estatística com Python: Resumindo e analisando os dados. Introdução à estatística descritiva: média, mediana, desvio padrão, distribuição e interpretação de dados com Python. Ferramentas essenciais para entender o comportamento dos dados.

Estatística com Python: Probabilidade e amostragem. Estudo das principais distribuições de probabilidade, experimentos aleatórios, simulações e técnicas de amostragem, base crucial para construir modelos robustos e representativos.

Regressão Linear: Análise e Modelagem. Após compreender os fundamentos estatísticos, você começa a explorar relações entre variáveis por meio da regressão linear:

Data Science: Testando relações com Regressão Linear. Você aprende a identificar e quantificar relações entre variáveis, interpretando coeficientes e avaliando o desempenho do modelo linear.

Regressão Linear: Técnicas avançadas de modelagem. Aprofundamento na modelagem com regularização (Ridge e Lasso), ajuste de variáveis, avaliação de multicolinearidade e seleção de atributos, preparando o caminho para modelos mais complexos.

Classificação com Machine Learning. Depois da regressão, a formação avança para problemas de classificação, onde o objetivo é prever categorias ou classes:

Classificação: Aprendendo a classificar dados com Machine Learning. Introdução aos algoritmos de classificação supervisionada como KNN, Decision Trees e Naive Bayes. Você aprende a construir modelos que categorizam dados com base em padrões observados.

Avaliação de Modelos e Aplicação com IA Por fim, a formação entra em etapas práticas de avaliação e aplicação real de modelos de classificação:

Classificação: Validação de modelos e métricas de avaliação. Técnicas de validação como cross-validation, métricas como precisão, recall, F1-score e matriz de confusão. Aqui, você aprende a medir a performance dos modelos de forma confiável.

IA aumentada: Prevendo atrasos de voos. Projeto prático onde você aplica todo o conhecimento adquirido em um caso real: prever atrasos de voos usando técnicas de inteligência artificial, dados reais e validação de resultados. Uma oportunidade de colocar em prática todas as etapas do fluxo de um projeto de Machine Learning.

Resumo: A formação "Estatística e Machine Learning" é uma trilha completa para quem deseja unir teoria estatística e prática em ciência de dados com Python. Você desenvolverá uma base sólida em estatística, entenderá como construir e avaliar modelos de regressão e classificação, e aplicará tudo isso em desafios reais. É ideal para quem quer atuar como cientista de dados, analista de dados ou iniciar em projetos de IA com uma base técnica forte e bem estruturada.