Curso voltado a profissionais que desejam se aprofundar nos conceitos fundamentais de probabilidade e estatística aplicados à ciência de dados. O curso é 100% online e combina aulas teóricas, com aprofundamento nos conceitos matemáticos, e atividades práticas, com simulações e análise de dados em Python.
O curso é baseado no seguintes conteúdos:
Fundamentos de ciência de dados
O Método Científico. Preparação e pré-processamento de dados. Bibliotecas fundamentais: NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy, scikit-learn, PyTorch. Paradigmas de aprendizado de máquina. Método dos k-vizinhos mais próximos para regressão e classificação. Modelos de regressão. Modelos probabilísticos para classificação: classificador bayesiano, Naive Bayes, regressão logística e métodos não paramétricos. Avaliação de modelos (acurácia, curva ROC, recall, precision). Seleção, ajuste e regularização de modelos.
Fundamentos de aprendizado de máquina
Modelos preditivos. Aprendizado baseado em regras. Métodos de reamostragem e comitês de modelos: bagging, boosting e florestas aleatórias. Máquinas de vetores de suporte. Modelos de aprendizado não supervisionado. Redes neurais artificiais e deep learning. Redes de Kolmogorov–Arnold. Aplicações em inteligência artificial e modelos de linguagem.
Probabilidade e Estatística são disciplinas essenciais em diversas áreas, como engenharia, computação, medicina e epidemiologia. Este curso é especialmente relevante ao fornecer treinamento para profissionais e estudantes interessados nessas áreas. Além disso, com o crescente interesse em análise de dados e inteligência artificial, o conteúdo do curso se torna ainda mais crucial, proporcionando a base teórica necessária para aqueles que desejam se aprofundar nesses campos. O curso se destaca por sua abordagem prática, integrando suporte computacional voltado para a análise de dados. Os estudantes terão a oportunidade de trabalhar não apenas com métodos matemáticos, mas também com programação em Python, explorando simulação e análise de dados. Essa combinação oferece uma formação completa, preparando os alunos para enfrentar os desafios modernos da ciência e tecnologia.
Probabilidade e Estatística são disciplinas essenciais em diversas áreas, como engenharia, computação, medicina e epidemiologia. Este curso é especialmente relevante ao fornecer treinamento para profissionais e estudantes interessados nessas áreas. Além disso, com o crescente interesse em análise de dados e inteligência artificial, o conteúdo do curso se torna ainda mais crucial, proporcionando a base teórica necessária para aqueles que desejam se aprofundar nesses campos. O curso se destaca por sua abordagem prática, integrando suporte computacional voltado para a análise de dados. Os estudantes terão a oportunidade de trabalhar não apenas com métodos matemáticos, mas também com programação em Python, explorando simulação e análise de dados. Essa combinação oferece uma formação completa, preparando os alunos para enfrentar os desafios modernos da ciência e tecnologia.