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Machine Learning para Negócios Digitais

Caso você já tenha feito a formação de Machine Learning ou Machine Learning Avançada, já sabe que nós, como seres humanos somos capazes de aprender como detectar diversos tipos de padrões. E que machine learning é uma sub-área da inteligência artificial que estuda o reconhecimento de padrões através dos dados.

Essa sub-área da Inteligência Artificial está cada vez mais em evidência, devido à sua capacidade de resolver problemas complexos. A dúvida que fica é como podemos resolver esses problemas com Machine Learning.

Essa formação tem justamente o objetivo de mostrar como podemos resolver problemas de diversas áreas com Machine Learning. Alguns exemplos são, a detecção de fraude em transações financeiras, a recomendação de produtos em um e-commerce e a segmentação de clientes para campanhas de marketing, vamos estudar possíveis soluções para todos estes problemas.

Além de discutir como solucionar problemas reais com Machine Learning, construiremos uma API para modelos de machine learning, realizaremos o famoso deploy e discutiremos sobre integração contínua e entrega contínua (CI/CD), abrindo as portas para o novo mundo do MLOps.

Então prepare seus equipamentos de mergulho que está na hora de submergir mais fundo neste mar de conhecimento, vamos lá!

Por que estudar esta formação?

  • Guia de aprendizado

    Conteúdos pensados para facilitar seu estudo

  • Do básico ao avançado

    Formação completa para o mercado

  • Você dentro do mercado

    Do zero ao sonhado emprego em sua área de interesse

Comece essa formação agora mesmo e capacite-se para seu próximo projeto!

Conheça os planos

Com quem você vai aprender?

  • Júlio Oliveira

    Júlio é engenheiro especializado em Big Data Analytics. Atuou na indústria, marketing e mercado financeiro, aplicando tecnologia em combinação com soluções analíticas. Professor desde quando entendeu que aprende mais quem compartilha.

  • Júlio Oliveira

    Júlio é engenheiro especializado em Big Data Analytics. Atuou na indústria, marketing e mercado financeiro, aplicando tecnologia em combinação com soluções analíticas. Professor desde quando entendeu que aprende mais quem compartilha.

  • Sara Malvar

    Engenheira, Sara fez parte do seu PhD na Universidade de Tóquio e parte na Universidade da Pensilvânia. Apaixonada por educação e ciência, também realizou seu pós-doutorado na Universidade de São Paulo com apoio da Shell no Research Center for Gas Innovation. Se apaixonou por por dados e IA quando trabalhava na IBM e atualmente também atua na Udacity como mentora e na Alura, Awari e Data Science Dojo como instrutora. Hoje, trabalha como Research Software Engineer na Microsoft Research.

  • Sara Malvar

    Engenheira, Sara fez parte do seu PhD na Universidade de Tóquio e parte na Universidade da Pensilvânia. Apaixonada por educação e ciência, também realizou seu pós-doutorado na Universidade de São Paulo com apoio da Shell no Research Center for Gas Innovation. Se apaixonou por por dados e IA quando trabalhava na IBM e atualmente também atua na Udacity como mentora e na Alura, Awari e Data Science Dojo como instrutora. Hoje, trabalha como Research Software Engineer na Microsoft Research.

  • Thiago G Santos

    Um quase físico, apaixonado por dados e educação. Atuou durante alguns anos na área de Data Science na maior fabricante de eletrodomésticos do mundo e trabalhou em projetos de Processamento de Linguagem Natural para a Petrobrás. Atualmente dedica-se à aplicação de machine learning na área da educação e na democratização do acesso ao ensino de Data Science no Brasil.

  • Thiago G Santos

    Um quase físico, apaixonado por dados e educação. Atuou durante alguns anos na área de Data Science na maior fabricante de eletrodomésticos do mundo e trabalhou em projetos de Processamento de Linguagem Natural para a Petrobrás. Atualmente dedica-se à aplicação de machine learning na área da educação e na democratização do acesso ao ensino de Data Science no Brasil.

  • Sthefanie Monica Premebida

    Engenheira Eletricista, pesquisadora na área de Redes Neurais e Machine Learning, instrutora de Data Science, apaixonada por esportes radicais, viajar e fazer qualquer trilha que apareça, cheerleader nas horas vagas e uma jogadora de RPG de mesa.

  • Sthefanie Monica Premebida

    Engenheira Eletricista, pesquisadora na área de Redes Neurais e Machine Learning, instrutora de Data Science, apaixonada por esportes radicais, viajar e fazer qualquer trilha que apareça, cheerleader nas horas vagas e uma jogadora de RPG de mesa.

  • Guilherme Silveira

    Co-fundador da Alura, da Caelum e do GUJ. Com 18 anos de ensino nas áreas de programação e dados, criou mais de 100 cursos. Possui formação em engenharia de software, viés matemático e criativo, além de ser medalhista de ouro em competições nacionais de computação, tendo representado o Brasil nos mundiais. Participante de comunidades open source e de educação em tecnologia, tendo escrito 7 livros. Faz mágica e fala coreano no tempo livre.

  • Guilherme Silveira

    Co-fundador da Alura, da Caelum e do GUJ. Com 18 anos de ensino nas áreas de programação e dados, criou mais de 100 cursos. Possui formação em engenharia de software, viés matemático e criativo, além de ser medalhista de ouro em competições nacionais de computação, tendo representado o Brasil nos mundiais. Participante de comunidades open source e de educação em tecnologia, tendo escrito 7 livros. Faz mágica e fala coreano no tempo livre.

Passo a passo
  1. 1 Machine Learning, finanças e e-commerce

    Vamos iniciar nosso mergulho resolvendo diversos problemas comuns, por exemplo, em uma plataforma de e-commerce!

    Sistemas de recomendações são uma das aplicações mais importantes de machine learning para um e-commerce, aqui vamos construir um do zero!

    Um sistema de tag, também pode ajudar com que seus usuários façam buscas mais eficientes e uma das diversas maneiras de fazer isso com processamento de linguagem natural, realizando uma classificação "multi-label" das descrições de cada produto.

    E depois que seu cliente encontrou tudo que precisava, está na hora de fechar o carrinho de compras! Neste momento tão importante em um processo de compras não dá para bobear com as possíveis fraudes, por isso vamos aprender como os modelos de Machine Learning podem ajudar na detecção de fraude.

    E aí vamos lá!

    • Curso Machine Learning: intro a sistemas de recomendação em Python

      08h
      • Pense em heurísticas e algoritmos
      • Gere recomendações baseadas em similaridade de usuários
      • Crie sistemas baseados em filtros colaborativos
      • Recomende baseado em modelos de itens e usuários
      • Implemente K-Nearest-Neighbours do zero
      • Entenda os desafios de recomendação
    • Alura+ Recomendação baseada em filtro colaborativo

    • Curso Classificação multilabel de textos: múltiplos contextos em NLP

      10h
      • Aprenda o que é a classificação multilabel.
      • Conheça a diferença entre a classificação multilabel e classificação multiclass.
      • Aplique classificação multilabel para classificar tags das questões do Stackoverflow.
      • Aprenda as métricas de avaliações para modelos de classificação multilabel.
      • Conheça o Scikit-Multilearn, biblioteca específica para trabalhar com classificação multilabel.
    • Podcast Data Science, Engenharia, Design e Produto no Grupo Zap - Hipsters On The Road #08 - Hipsters Ponto TechHipsters Ponto Tech

    • Curso Modelos preditivos em dados: detecção de fraude

      08h
      • Entenda como funciona um modelo de machine learning aplicado à detecção de fraude
      • Aprenda a analisar e manipular dados de acordo com o problema proposto
      • Aprenda como avaliar um modelo de machine learning utilizando métricas
      • Conheça e aplique uma pipeline de machine learning em um projeto
      • Saiba como produzir um projeto para seu portfólio
  2. 2 Machine Learning e Marketing

    No nosso primeiro mergulho focamos em resolver possíveis problemas na jornada de compras de um usuário de e-commerce, mas o machine learning vai além dos desafios internos de uma plataforma, ela é uma grande aliada para impulsionar o marketing de uma empresa!

    Nesta parte da formação vamos descobrir como Machine Learning alinhado com as tecnologias em nuvem do Google podem ajudar a melhorar o marketing do seu negócio, um exemplo seria tornar suas campanhas mais personalizadas ao segmentar os clientes por características comuns através da Clusterização.

    • Vídeo O que é Marketing Digital? #HipstersPontoTube - YouTube

    • Curso Data Analytics: Machine Learning no Marketing Digital

      16h
      • Aprenda a aplicar Machine Learning no Marketing Digital
      • Entenda os conceitos de dados de comportamento online
      • Transforme dados em formato JSON
      • Aprenda a criar variáveis de usuários em sites
      • Aplique Gradient Boosting para prever quanto um usuário irá gastar
    • Curso Data Analytics: Machine Learning com Google Cloud Platform

      12h
      • Aprenda conceitos avançados de Machine Learning no Marketing Digital
      • Entenda como usar os hits do Google Analytics no seu modelo
      • Aprenda a usar o Google Cloud Platform
      • Use o Google Big Query como fonte de dados
      • Aprenda a usar o notebook do Google Datalab
      • Aprenda a fazer downsampling em bases desbalanceadas
      • Treine modelos com XGBoost
    • Podcast Pesquisa e Inovação na Globo - Hipsters On The Road #32 - Hipsters Ponto TechHipsters Ponto Tech

    • Curso Clusterização de dados: segmentação de clientes

      08h
      • Aprenda como conduzir um problema de machine learning do início ao fim, usando o pipeline de data science
      • Entenda como importar e preparar os seus dados
      • Aplique a análise exploratória de dados (AED) de forma eficiente
      • Crie um modelo de clusterização, determinando o melhor número de clusters
      • Compare o resultado de diferentes métodos para identificar o número correto de clusters
      • Aprenda como apresentar os resultados de forma eficiente para toda a sua empresa
      • Resolva um problema real, com dados reais
  3. 3 Machine Learning e Deploy de Modelos

    Em cada mergulho aprendemos como podemos resolver alguns problemas reais aplicando Machine Learning, mas nada disso vai adiantar se seus modelos e soluções estiverem apenas em sua máquina, precisamos de alguma maneira conseguir tornar esses modelos acessíveis para outras aplicações.

    Neste último módulo, vamos iniciar nossa jornada pelo o tal do MLOps, vamos construir nossa API de Machine Learning, realizar o deploy e discutindo como as boas práticas do DevOps podem ser incorporadas em sistemas de Machine Learning.

    Então bora pegar um fôlego para o último mergulho desta formação!

    • Podcast Machine Learning e o MLOps - Hipsters #171 - Hipsters Ponto TechHipsters Ponto Tech

    • Curso MLOps: Machine Learning e APIs

      10h
      • Aprenda o que é MLOps
      • Descubra como criar APIs com Flask
      • Saiba como servir modelos de machine learning com APIs
      • Entenda a administração das dependências do seu modelo
      • Aprenda a serializar um modelo de machine learning
    • Curso MLOps: deploy de modelos

      08h
      • Aprenda a disponibilizar o acesso ao seu modelo
      • Descubra como criar um servidor para o seu modelo
      • Saiba fazer o deploy do seu modelo usando App Engine
      • Entenda como combinar a sua aplicação com Docker
      • Entenda como fazer o deploy automático com GitHub Actions

Escola

Data Science

Além dessa, a categoria Data Science conta com cursos de Ciência de dados, BI, SQL e Banco de Dados, Excel, Machine Learning, NoSQL, Estatística,e mais...

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nossos alunos e alunas

Experiências de quem já mergulhou com a gente.

Parabéns ao instrutor! Um dos melhores professores que tive na Alura!

Data Analytics: Machine Learning no Marketing Digital

Bárbara Cynthia Carnaúba dos Santos

Muito boa abordagem. A forma de explicar cada passo de forma detalhada, me fez compreender melhor como funciona o KNN.

Machine Learning: intro a sistemas de recomendação em Python

Luiz Peralta

Excelente. A forma didática do instrutor facilitou a compreensão dos conceitos da Classificação MultiLabel e na realização dos exercícios.

Classificação multilabel de textos: múltiplos contextos em NLP

Luiz Peralta

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