MACHINE LEARNING

E IA COM PYTHON


Aprenda e crie um portfólio prático de inteligência artificial para projetar a sua carreira.

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671%

DE CRESCIMENTO EM VAGAS NOS ÚLTIMOS EM 2020

Houve um aumento de 671% no número de vagas de cientistas de dados entre 2019 e 2020 na grande SP.

Startups chegam a ter dezenas de vagas abertas simultaneamente. Oferecem cultura dinâmica e ambiente atrativo para jovens talentos. E o melhor: você pode estar em qualquer lugar do Brasil pois a maioria das vagas permite trabalho remoto

Fonte: EXAME

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NOSSA FORMA DE ENSINAR:

Acreditamos que que as pessoas aprendem mais quando podem tirar dúvidas, receber feedback na hora e ter o professor como um tutor, um guia em sua jornada. Por isso, todos os cursos têm alguma interação ao vivo com especialistas do mercado. É 100% ao vivo e online. Caso você queira assistir novamente, a aula fica disponibilizada por alguns dias para você aproveitar.

Em todos os cursos, você terá um portfólio para mostrar aos recrutadores os trabalhos práticos você já fez com foco em dados e tecnologia. Atualmente, quem contrata olha mais o portfólio do candidato do que o seu curriculum.

Machine Learning, por exemplo, é um tema muito amplo. São dezenas de algoritmos, muitos detalhes. Não queremos que o nosso aluno se perca ou se desmotive. O foco do curso será nos pontos que as principais empresas do país enxergam como relevantes para as suas operações. Priorizamos o que é essencial para garantir mais resultados em menos tempo para os alunos.

Em Machine Learning, por exemplo, focaremos mais nas técnicas e implementação dos algoritmos em si do que nos detalhes estatísticos por trás de cada algoritmo. A ideia não é formar um estatístico, é preparar um profissional de machine learning para os usos que as principais empresas do mercado exigem.

Os recrutadores buscam profissionais que consigam conectar os pontos das necessidades de uma empresa com soluções tecnológicas e que consigam comunicá-las para quem não é especialista na área. Te ensinaremos a técnica e como explicá-la em situações reais.

Os professores da DataTech são especialistas das melhores empresas do país e na universidade. Parte deles têm mestrado e doutorado, o que garante qualidade das aulas.

Usamos conhecimentos da Psicologia e Neurociência para construir o passo a passo dos nossos cursos. O conteúdo, exercícios e interações foram desenhados para que os alunos tirem o maior proveito prático do curso. Você vai entender melhor ao conhecer o background dos coordenadores.

Duração do Curso:

24 horas/aula
2 meses

Aulas Online Ao Vivo

2 vezes por semana (diversas turmas)

Comunidade Online

Grupo exclusivo no Discord
Atividades Sociais Online

Material Exclusivo

Conteúdo e Exercícios focados em problemas de mercado

AO FIM DO CURSO VOCÊ SERÁ CAPAZ DE :

Criar modelos de machine learning na prática usando Python para resolver problemas de negócio.

Escolher os melhores algoritmos para diferentes desafios das empresas.

Definir e explicar quais dados são necessários para a realização de cada algoritmo.

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VOCÊ NÃO PERDERÁ TEMPO COM CONTEÚDOS POUCO REQUISITADOS NO MERCADO

O QUE NÃO SERÁ ABORDADO NO CURSO

-História dos conceitos estatísticos
-História das ferramentas
-Usos de Machine Learning no passado
-Dedução das equações e fórmulas estatísticas
-Usos puramente acadêmicos de Machine Learning

Conteúdo Programático

Você vai aprender na prática:

Serão introduzidos os conceitos de Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning. Serão apresentadas as principais vantagens de usar essas técnicas. Mostraremos quais carreiras e vagas mais solicitam esses conhecimentos, além de quais salários são pagos nessas vagas. Recapitularemos noções básicas das principais bibliotecas básicas que serão usadas (como numpy, pandas, pyplot, entre outras).

Será ensinado como preparar sua base de dados, filtrar, tirar outliers, e manipular seus dados através da biblioteca Pandas do python. Além de como mostrar seus dados com seaborn.

Serão apresentados os principais conceitos de probabilidade e estatística que são fundamentais para criarmos e entendermos os modelos de IA e Machine Learning. Será ensinado tanto estatística descritiva(média, mediana, moda, histograma e etc) quanto uma introdução à estatística inferencial(test-t, anova e etc).

Será ensinado os principais conceitos de regressões (lineares e logísticas), para que serve, e em quais condições utilizar uma ou a outra. Além disso, será introduzida a biblioteca scikit-learn que é uma biblioteca do python capaz de fazer regressões. Também será ensinado todo processo de validação, k-folds, split-test e etc. O aluno realizará um projeto onde será capaz de criar seus primeiros modelos preditivos com regressões.

Será ensinado um outro tipo de modelo baseado em árvores de decisões (como Random Forest, XGboost, CatBoost e etc). Esses tipos de modelos são muito eficientes, dependendo do problema eles resolvem muito melhor que modelos de regressões. Eles são amplamente utilizados na academia e no mercado. O aluno realizará um projeto onde será capaz de criar seus primeiros modelos preditivos com árvores e comparar com os das regressões.

Será introduzido o conceito de Deep Learning, junto de redes neurais e suas bibliotecas no python (como tensorflow, keras e etc). Modelos que utilizam deep learning são mais complicados de criar mas normalmente conseguem resolver problemas bem complexos. O aluno será capaz de montar uma rede neural para resolver alguns problemas de classificação que os outros modelos teriam muita dificuldade.

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VOCÊ TERMINARÁ O CURSO COM UM PORTFÓLIO NO GITHUB

Você fará exercícios práticos de construção de algoritmos com dados reais a partir do conteúdo de cada aula. Para garantir que você tenha em mãos um portfólio útil, nós entrevistamos dezenas de RHs e profissionais de dados que estão com vagas abertas para contratar cientistas de dados e analistas de dados.
Identificamos os aspectos de portfólio que são mais valorizados nos processos seletivos e criamos o curso com foco em transformar os exercícios feitos em aula em portfólio para você.

VOCÊ SAIRÁ COM UM
CERTIFICADO

Os critérios para o recebimento do certificado são:

Participação até o final de pelo menos 90% das aulas.
Realização dos trabalhos com foco em portfólio.

*Não haverá prova de avaliação.

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VOCÊ PODE GANHAR DE 10% A 30% DE
CASHBACK

Muitas pessoas começam cursos e desistem no meio do caminho mesmo depois de ter pago o curso completo. Assim, o cashback é um empurrãozinho psicológico (nudge) para que os nossos alunos se mantenham até o final do curso. Afinal de contas, nós só conseguiremos alcançar o nosso propósito (impulsionar a sua carreira) se você realmente completar os estudos.

COMO FUNCIONA

Quem participa de todas as aulas e faz os exercícios ganha até 30% de cashback. Isso pode ser realizado de duas formas:

30%

Para quem quer fazer outro curso
Bônus de 30% do valor do curso já realizado para a compra de outro curso. Por exemplo: Se você terminou com sucesso um curso que custou R$1.000,00, ganha automaticamente um bônus de R$300,00 de desconto para realizar outro curso na DataTech nos próximos 12 meses.

10%

Para quem prefere o dinheiro na conta
Se você pagar à vista, nós devolveremos 10% do preço do curso em sua conta bancária. Por exemplo: se pagou R$1.000,00, receberá R$100,00 de volta.

NOSSO PROPÓSITO É FAZER VOCÊ AVANÇAR NA CARREIRA E NOS SEUS PROJETOS DE VIDA

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FOCO NO QUE IMPORTA

Nosso objetivo não é que você só aprenda, é que conquiste algo a partir do aprendizado: um novo emprego, um aumento, um projeto, uma empresa.

SEM ENROLAÇÃO

Focamos em conteúdo prático, não teórico. Para montar as aulas, analisamos o que as empresas que mais contratam no Brasil estão requisitando como conhecimento técnico. O objetivo é deixá-lo competitivo para as principais vagas que estão abertas.

PRODUÇÃO DE PORTFÓLIO

Queremos que você termine o curso com um portfólio pronto para ser mostrado em entrevistas. Ele será produzido ao longo das aulas e exercícios. Isso aumenta suas chances de ser escolhido para as melhores vagas.

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FUNDADORES


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Coordenador

Renan Recio

Renan Recio é cientista da computação com mestrado e doutorado em neurociência pela Universidade Federal do ABC, referência em tecnologia no Brasil. Também estudou e trabalhou na Université Paris-Saclay na França. Se especializou em programação para web, banco de dados, computação paralela e inteligência artificial. Tem experiência em diversas linguagens de programação há mais de 10 anos. Já trabalhou no Sebrae onde começou sua vida empreendedora. Como empreendedor, liderou uma fábrica de software e é fundador da Neurux (empresa de neurociência aplicada ao mercado que recebe fomento da FAPESP).

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Diego Senise

Diego Senise fez doutorado na Universidade de São Paulo (USP), onde estudou algoritmos que relacionam traços de personalidade ao impacto de propagandas. No mestrado, estudou economia comportamental. É autor do livro Retorno de Investimentos em Comunicação – Avaliação e Mensuração. É fundador e Head of Data Tech na ILUMEO, consultoria de Data Science que atende grandes clientes no Brasil há 10 anos.

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