BOOTCAMP

Projetista em Machine Learning

O bootcamp contempla os seguintes cursos:

  • Aprendizado Não-supervisionado

    Domine aprendizado não supervisionado com k-means, DBSCAN e z-score em Python. Aprenda a segmentar dados, detectar anomalias e interpretar resultados. Aplicações práticas em negócios reais, como segmentação, fraudes e manutenção preditiva, com exemplos e desafios para autonomia analítica.

  • Algoritmos Supervisionados

    Explore aprendizado supervisionado com Python, aplicando Naive Bayes, KNN, SVM, Regressão Logística e Random Forest. Aprenda a preparar dados, balancear classes e avaliar modelos com métricas práticas. Use casos reais como classificação médica, churn e fraude para desenvolver habilidades reais.

  • Seleção de Modelos

    Aprenda a comparar e combinar modelos supervisionados com técnicas de ensemble, validação cruzada e engenharia de atributos. Domine métricas, evite overfitting e use PCA e t-SNE para alta dimensionalidade. Curso prático em Python para decisões estratégicas em machine learning.


  • Interpretabilidade de Modelos

    Aprenda a interpretar modelos de machine learning com técnicas como SHAP, LIME e Grad-CAM. Desenvolva explicações claras e confiáveis para modelos complexos, com foco em transparência, ética e comunicação eficaz em áreas como saúde, finanças e detecção de fraudes.

Nível: Avançado

Carga horária: 31 h