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Conheça a formação Machine Learning na Prática: fundamentos e aplicações

No mundo moderno, onde os dados se tornaram um dos recursos mais valiosos, a capacidade de extrair informações e fazer previsões a partir deles é essencial. Machine Learning (ML), ou aprendizado de máquina, está no centro dessa revolução, permitindo que computadores aprendam padrões e tomem decisões baseadas em grandes volumes de dados.

O que é Machine Learning?

Machine Learning é um campo da inteligência artificial que se dedica a criar sistemas capazes de aprender e melhorar automaticamente com a experiência, sem serem explicitamente programados. Isso significa que, ao invés de escrever regras detalhadas para cada situação, ensinamos o algoritmo a reconhecer padrões em dados e a fazer previsões ou tomar decisões.

Pense em uma escola que usa ML para identificar estudantes com risco de evasão, oferecendo suporte antes que seja tarde. Ou em uma empresa que otimiza sua produção, antevendo falhas em máquinas e reduzindo custos com manutenção. Machine Learning está em todo lugar, desde recomendações de filmes e músicas, até diagnósticos médicos e carros autônomos.

Por que aprender Machine Learning?

Estudar Machine Learning abre portas para atuar em uma das áreas mais promissoras da atualidade. Empresas de todos os setores estão buscando especialistas capazes de transformar dados em insights valiosos, impulsionando eficiência e inovação. Seja na indústria, saúde, finanças ou tecnologia, a demanda por profissionais de ML só cresce.

Como pessoa especialista em Machine Learning, você terá a chance de entrar em um mercado em expansão e desempenhar um papel crucial na transformação digital de empresas. Desde otimizar processos até criar soluções inovadoras para melhorar a experiência de clientes, o impacto do seu trabalho pode ser enorme.

O que aprenderemos?

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 a segurança do trabalho ou diminuir falhas e muito mais.

Que tal mergulhar de cabeça nesta área? Vamos lá!


A Suzano usa Machine Learning no seu dia a dia. Você também pode aprender Machine Learning aqui na Alura.

Logotipo Suzano

Para você se aprofundar e conhecer outras áreas do Machine Learning, na formação Machine Learning Avançada, você irá explorar áreas como Deep Learning, Processamento de linguagem natural (NLP) e Visão Computacional. Caso você ache que não é o momento de avançar para estes assuntos e gostaria de colocar em prática o que aprendeu nesta formação resolvendo problemas reais com Machine Learning, a formação Machine Learning para Negócios Digitais é para você. Nela, você irá trabalhar com diversos problemas como detecção de fraude, segmentação de clientes e até criar uma aplicação e colocá-la em produção, dando os primeiros passos no famoso MLOps. Você também pode seguir para a formação Machine Learning com Python: Classificação, dando os primeiros passos em classificação, validação e métricas, resolvendo problemas multiclasse e otimização de modelos, aprendendo sobre dados multidimensionais, combinação de classificadores, como melhorar o desempenho com XGBoost e aprendizado semi-supervisionado. Por fim, a formação Machine Learning com Python: Regressão também é uma opção, onde você explorará diversas técnicas de regressão, desde as mais básicas até as avançadas, utilizando bibliotecas poderosas do Python.

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?

  • 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.

  • Ana Duarte

    Sou bacharela em Estatística e atualmente curso Ciência da Computação. Já atuei como cientista de dados no ramo educacional e financeiro e hoje sou instrutora na Escola de Dados da Alura e voluntária na equipe de projetos do grupo Data Girls. Sou apaixonada por transformar dados em informação inteligente usando a ciência de dados em diversos tipos de aplicação. Fora isso, sempre estou acompanhando alguma série e procurando novas rotas para andar de bike.

  • Ana Duarte

    Sou bacharela em Estatística e atualmente curso Ciência da Computação. Já atuei como cientista de dados no ramo educacional e financeiro e hoje sou instrutora na Escola de Dados da Alura e voluntária na equipe de projetos do grupo Data Girls. Sou apaixonada por transformar dados em informação inteligente usando a ciência de dados em diversos tipos de aplicação. Fora isso, sempre estou acompanhando alguma série e procurando novas rotas para andar de bike.

  • Mirla Costa

    Instrutora em Data Science, graduanda em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.

  • Mirla Costa

    Instrutora em Data Science, graduanda em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.

  • Valquíria Alencar 

    Doutora em Biotecnologia e realizou pós-doutorado na Universidade Federal do ABC. Atualmente, atua como instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve projetos e cursos abrangendo o pré-processamento e análise exploratória de dados, visualização de dados em Python, aplicação de inteligências artificiais generativas, além da implementação e otimização de modelos de aprendizado de máquina. Também é uma das autoras do livro Séries Temporais com Prophet, publicado pela Editora Casa do Código.

  • Valquíria Alencar 

    Doutora em Biotecnologia e realizou pós-doutorado na Universidade Federal do ABC. Atualmente, atua como instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve projetos e cursos abrangendo o pré-processamento e análise exploratória de dados, visualização de dados em Python, aplicação de inteligências artificiais generativas, além da implementação e otimização de modelos de aprendizado de máquina. Também é uma das autoras do livro Séries Temporais com Prophet, publicado pela Editora Casa do Código.

Passo a passo
  1. 1 Aprendizado supervisionado

    Boas vindas ao início da sua jornada em Machine Learning! Iremos te apresentar ao Aprendizado Supervisionado, a base para muitos dos modelos mais utilizados na prática. Vamos explorar como trabalhar com dados rotulados e entender a classificação e a regressão, dois dos problemas mais comuns na área. Além disso, você aprenderá a desenvolver projetos práticos, aplicando os conceitos em situações reais e dando os primeiros passos para construir modelos eficientes e precisos.

    • Artigo O que é Machine Learning? | Alura

    • Curso Machine Learning: classificação com SKLearn

      08h
      • Entenda como funciona um classificador
      • Construa um classificador linear para um problema de classificação binária
      • Treine um modelo de classificação binária
      • Avalie a saída de um modelo de classificação
      • Compare o resultado de algoritmos lineares e não lineares
      • Utilize um Suport Vector Machine (SVM) para solucionar um problema de classificação
      • Aplique Árvores de Decisão e Dummy Classifiers em seu projeto de Machine Learning
    • Artigo Problemas resolvidos por algoritmos de classificação | Alura

    • Curso Data Science: testando relações com Regressão Linear

      08h
      • Aprenda a identificar uma relação linear
      • Diferencie variável explicativa de variável resposta
      • Saiba ajustar um modelo de regressão linear
      • Interprete os coeficientes do modelo
      • Interprete o R²
      • Faça previsões com o modelo
      • Analise a qualidade do modelo
    • Artigo Desvendando a Regressão Linear | Alura

  2. 2 Aprendizado não supervisionado

    Neste segundo passo, você conhecerá o Aprendizado Não Supervisionado, usado para trabalhar com dados não rotulados, os mais comuns no mundo real. Vamos focar na clusterização, uma técnica que agrupa dados semelhantes, permitindo revelar padrões ocultos e insights importantes. Aqui, você será introduzido a conceitos fundamentais desse tipo de aprendizado e aprenderá como funciona e como construir um modelo de clusterização.

    • Artigo Os 4 tipos de aprendizagem na IA, algoritmos e usos | Alura

    • Curso Clusterização: lidando com dados sem rótulo

      08h
      • Explore e ajuste dados para um modelo de clusterização
      • Implemente um modelo de clusterização
      • Avalie a performance de um modelo K-means utilizando métricas apropriadas
      • Aplique técnicas de ajuste de dados para melhorar a performance do modelo
      • Escolha o melhor valor para quantidade de agrupamentos no K-means
      • Desenvolva uma aplicação web interativa utilizando Streamlit que permite a visualização das previsões para outros conjunto de dados
      • Integre o modelo de previsão na aplicação web, garantindo que as previsões possam ser geradas e visualizadas em tempo real
    • Artigo Quais os algoritmos de clusterização e quando utilizar? | Alura

  3. 3 Avançando em modelos de Machine Learning

    Neste passo, vamos expandir nossos conhecimentos em Machine Learning mergulhando no Processamento de Linguagem Natural (NLP), uma área permite entender e interpretar dados textuais. Você aprenderá as principais técnicas para transformar textos em informações que máquinas, acostumadas a lidar com números, possam entender. Além disso, verá como aplicar essas técnicas para classificar, interpretar e extrair valor de grandes volumes de texto.

    • Artigo PLN: o que é Processamento de Linguagem Natural? | Alura

    • Curso NLP: aplicando processamento de linguagem natural para análise de sentimentos

      10h
      • Visualize e analise a frequência de palavras em textos
      • Aprenda a pré-processar e normalizar dados textuais
      • Utilize a técnica de stemming para simplificar palavras
      • Converta textos em representações numéricas
      • Aplique modelos de machine learning para classificar sentimentos
      • Utilize a técnica de TF-IDF para avaliar a relevância de termos em textos
      • Implemente a técnica de n-grams para capturar contextos
      • Utilize seu modelo de classificação de sentimentos com novos dados
  4. 4 Apresentando os modelos

    Neste quarto passo, você colocará em prática tudo o que aprendeu ao longo da jornada, desenvolvendo um portfólio de dados robusto. Vamos aprender a criar uma aplicação web interativa usando Dash, onde você poderá implementar e exibir os resultados dos seus modelos de Machine Learning. Além disso, exploraremos as melhores maneiras de apresentar seu desenvolvimento e progresso em um portfólio, destacando suas habilidades para o mercado e potencializando suas oportunidades profissionais.

    • Curso Dash: construindo dashboards para modelos de Machine Learning

      10h
      • Crie visualizações de dados interativas e integre-as em páginas web com Dash, desenvolvendo dashboards dinâmicos
      • Implemente callbacks para criar formulários interativos, aumentando a funcionalidade do dashboard
      • Utilize um modelo de Machine Learning para permitir a geração de previsões de classificação com base nos dados fornecidos
      • Crie um dashboard com menu de navegação e diferentes páginas integradas
      • Organize projetos em Python com diretórios e módulos, seguindo melhores práticas para manter o código organizado
      • Realize o deploy do dashboard com Google Cloud, tornando a aplicação acessível online
    • Artigo Portfólio em dados: como fazer para se destacar no mercado de Data Science | Alura

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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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