Formação Cientista de Dados: Tópicos Avançados

Potencialize sua carreira em Ciência de Dados com este curso avançado! Ideal para quem já possui conhecimentos em Ciência de Dados com R e Python, ou tem uma base sólida na área. Este curso oferece um upgrade significativo, explorando técnicas e ferramentas de ponta para impulsionar suas habilidades.

Aqui você vai dominar:

• Inteligência Artificial Explicável (XAI): Desvende os mistérios dos modelos de Machine Learning, especialmente Redes Neurais Artificiais (RNAs). Aprenda a criar modelos compreensíveis para a área de negócio, superando a "caixa preta" e garantindo transparência nas decisões.

• Engenharia de Atributos: Aprimore seus modelos de Machine Learning com técnicas avançadas de pré-modelagem, criando atributos mais relevantes e impactantes.

• Avaliação de Modelos: Vá além da acurácia! Explore as principais métricas de Machine Learning para uma avaliação completa e precisa da performance dos seus modelos.

• Técnicas Avançadas de Clusters: Descubra como determinar o número ideal de clusters, avaliar a qualidade dos agrupamentos e escolher a técnica de agrupamento mais adequada para seus dados.

• Introdução a Álgebra Linear: Fundamentos essenciais de álgebra linear para qualquer Cientista de Dados.

• Cálculo para Ciência de Dados: Derivadas e Gradientes: Domine os conceitos de derivadas e gradientes, cruciais para o entendimento e otimização de modelos de Machine Learning.

• Extreme Machine Learnings: Explore o Extreme Machine Learning como uma alternativa inovadora às Redes Neurais Artificiais (RNAs).

• Técnicas para Dados Desbalanceados: Lide com datasets desbalanceados utilizando undersampling, oversampling e SMOTE, garantindo modelos mais robustos e precisos.

• AutoML: Automatize o processo de ajuste de hiperparâmetros com AutoML, otimizando o desempenho dos seus modelos de forma eficiente.

• Classificação MultiLabel: Aprenda a lidar com problemas de classificação multi-label, onde uma instância pode pertencer a múltiplas classes simultaneamente.

O curso oferece exemplos práticos em Python e R, com códigos fonte, slides e dados de exemplo para download. Prepare-se para elevar seu nível de expertise em Ciência de Dados!