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2ª Turma Introdução ao machine learning com Python

Descrição/Objetivo do Curso:

Machine learning (aprendizado de máquina) é um termo que cada vez mais se torna imprescindível para lidar com a grande quantidade de dados relacionada ao termo Big Data. Este curso tem como objetivo apresentar uma introdução às técnicas e algoritmos de machine learning para quem não conhece nada sobre o assunto. O curso possui uma leve carga teórica e se concentra principalmente na discussão de exemplos práticos do uso de machine learning.

A tecnologia empregada será o uso do software livre Python através da programação de exemplos simples que realizam as principais tarefas de machine learning: organização, classificação e predição. Dentre os algoritmos abordados, serão vistos detalhes de classificação utilizando árvores de decisão (decision trees), clustering (k-means), e regressão. A parte teórica e matemática dos algoritmos não será abordada, pois desta maneira a compreensão das aplicações e uso de técnicas de machine learning é simplificada. Exemplos, exercícios e atividades serão apresentadas aos alunos que, ao término do curso, vão possuir o conhecimento básico de como utilizar as técnicas de machine learning para lidar com grandes quantidade de dados.

Pré-requisitos:

Conhecimentos do sistema operacional, conhecimentos básico de lógica de programação e conhecimentos básico de estatística.

Público alvo:

Programadores, administradores, designers, jornalistas e profissionais da área de TI em geral que gostariam de aprender na prática como é a utilização de machine learning em diversos contextos.

Metodologia de Desenvolvimento:

A metodologia utilizada neste curso é a explicação dos conceitos de machine learning incluindo seus objetivos, propósitos e aplicações. O curso é bem focado na parte prática e inclui manipulação dados por meio de arquivos texto e planilhas. A implementação será realizada por meio de scripts escritos na linguagem Python apresentados pelo instrutor e criados pelos alunos durante os exercícios práticos e de fixação. Todos os exemplos práticos, scripts, dados, imagens, slides e demais recursos utilizados no curso vão ser disponibilizados gratuitamente para os alunos

Tecnologias do Curso:

Qualquer sistema operacional (Windows, Linux ou Mac OS) e o ambiente Python 2.7+ com pacotes Scikit-learn, Pandas, NumPy e CSV.

Ambiente:

O aluno deve trazer o próprio computador (notebook) para a instalação dos softwares e execução dos scripts que vão ser apresentados durante o curso. Haverá internet disponibilizada no local.

Tópicos abordados:

A era do Big Data

Lidando com dados

Introdução ao machine learning

Organização, Classificação e Previsão

Aplicações práticas no dia a dia

Tecnologias disponíveis

Prática: Instalação e configuração do ambiente

Prática: Lidando com dados

Prática: Primeiro modelo de organização (clustering k-means)

Prática: Primeiro modelo de classificação (árvore de decisão)

Prática: Primeiro modelo de predição (regressão linear) Conhecendo mais os dados Comparando e escolhendo modelos

Prática: Classificando dados com outros algoritmos

Prática: Organizando dados com outros algoritmos

Prática: Outros tipos de predição Exemplos: Machine Learning na nuvem

Prática: Demonstração de diversos exemplos de machine learning com Python

Instrutor:

mauro
Mauro Pichiliani é bacharel em Ciência da Computação, mestre e doutor pelo ITA (Instituto Tecnológico de Aeronáutica). Trabalha há mais de 15 anos utilizando diversas tecnologias de programação e já participou de projetos envolvendo machine learning, aplicações móveis, realidade virtual, bancos de dados e aplicaçõesWeb. É pesquisador de nível internacional, autor de livros, escritor da revista SQL Magazine, colunista de web site iMasters e mantenedor do DatabaseCast (@databasecast), o podcast brasileiro sobre banco de dados.

Valores do Treinamento:

R$ 499,00 em 3x

ou

R$ 399,00 a vista

O valor a vista aparecerá maior, mas na compra é aplicado o desconto

Local e Data:

Dias 21 e 22 de Novembro - Das 9 as 18h

iMasters

Ahade - R. Cláudio Soares, 72 - 1302 - Pinheiros

Ao lado do metro