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Machine Learning

Entre no mercado que só cresce!

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Esta formação faz parte da categoria Data Science
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Machine Learning

Como seres humanos somos capazes de aprender como detectar diversos tipos de padrões. Contudo, com o avanço na quantidade e qualidade de dados que capturamos, fica cada vez mais difícil elaborar em nossa cabeça um modelo que descreva o que acontece ou acontecerá em determinadas situações.

Para isso utilizamos técnicas de aprendizado de máquina, Machine Learning, onde aprendemos com os dados que coletamos, melhorando processos, produtos e serviços.

Imagine, por exemplo, uma escola do ensino médio que consegue prever se alunos ou alunas estão correndo risco de desistir do curso, para poder trazer uma solução antes disso acontecer. Ou uma empresa que consegue recomendar produtos que fazem sentido para um cliente dado a lista de compras e visualizações passadas.

Uma marca de sucos saudáveis que passa a entender o consumo de acordo com a temperatura e chuva no dia a dia de um ano, podendo então prever as vendas e minimizar o desperdício de produção...seria o máximo, não é?

E que tal um sistema que detecta fraudes em cartões de crédito no exato instante que tentam fraudá-lo? Ou ainda um site que revela usuários com comportamento estranho, indício de um hacker ou uso mal intencionado?

Na prática, ao invés de implementarmos heurísticas simples, podemos treinar algoritmos, testar, validar contra modelos de base e colocá-los em produção, medindo o resultado de nossos modelos.

Nem tudo é mágica, não existem garantias que um método simples ou complexo de Machine Learning irá funcionar sempre. Portanto, nos cursos desta Formação vamos ver diversas maneiras de atacar problemas, sempre tentando resolver ou olhar nossos desafios de pontos de vista diferentes, encontrando a melhor ferramenta para cada solução.

Como profissional de Machine Learning, você pode entrar em um mercado que está crescendo cada vez mais e ajudar as empresas a otimizar recursos, escalar atendimento, aumentar segurança do trabalho ou diminuir falhas e muito mais.

Comece ainda hoje!

Com quem você irá aprender

  • Cássia Sampaio

  • Guilherme Silveira

  • Thiago G Santos

  • Yuri Matheus

Passo a passo

  1. 1

    Primeiros passos

    Mergulhe de cabeça no mundo de Machine Learning!

    Para começar, você irá conhecer diversos problemas do dia a dia que podem ser solucionados com a aprendizagem de máquina.

    Aprenda como você pode ajudar a sua empresa ou seu negócio a crescer: por exemplo, classificando clientes em categorias que logo irão servir como indicador de produtos que podem ser oferecidos. Analise resultados e compare diferentes algoritmos de uma maneira válida e use a classificação a seu favor!

  2. 2

    Classificação e Processamento de Linguagem Natural

    O Processamento de Linguagem Natural pode ser considerado um dos maiores desafios da computação.

    Contudo, ao aprender conceitos fundamentais, você poderá ver o quão útil a Linguagem Natural pode ser. Nesta parte, você realizará uma Análises de Sentimento de modo automatizado e conhecerá como criar visualizações para facilitar a análise de dados textuais.

    Em seguida, você já poderá mergulhar em uma das principais bibliotecas Python para PLN. E o resultado de tudo isso? Você será capaz de criar aplicações que envolvam interpretação da linguagem humana!

  3. 3

    Algoritmos de recomendação e o Deep learning

    Sem perceber, você sempre está precisando de algum sistema de recomendação. Precisando de um restaurante que irá encantar você e a família inteira? Leitura para a viagem? Filme para assistir ou curso para estudar?

    Agora, você poderá entender como um algoritmo sugere as recomendações e irá aprender todas as boas práticas de usar recomendações com dados reais., conhecendo as ferramentas perfeitas para se fazer isso, como o Apache Mahout, Eclipse e Maven.

  4. 4

    Validação e otimização

    Você está avançando! Chegou a hora de se aprofundar ainda mais em Machine Learning. Vamos lá?

    Nesta parte, aplicaremos técnicas de validação cruzada (cross validation) e utilizaremos a aleatoriedade a nosso favor. Vamos entender como e quando usar diversas estratégicas de validação cruzada, como KFold, StratifiedKFold, ou GroupKFold.

    E ainda vamos aprender como melhorar a eficiência dos nossos algoritmos com o GridSearchCV, e otimizar o tempo de busca com o RandomizedSearch!

Parabéns, você completou a Formação Machine Learning

e tem várias empresas precisando de profissionais como você!

Para onde ir agora?

Parabéns! Você chegou ao final da Formação, aprendeu bastante e já conhece bastante desse mundo. Mas, e agora? Como continuar?

Se estiver procurando uma oportunidade bacana na área de Machine Learning, consulte o hipsters.jobs! Lá você pode encontrar muitas vagas disponíveis para o perfil exato que você acaba de treinar nessa formação.