Cursos de Aprendizagem de Máquinas (Machine Learning) Aplicado
A ênfase deste curso está nos aspectos práticos da preparação, execução, análise post hoc e visualização de dados/modelos. O objetivo é dar aplicações práticas a Machine Learning aos participantes interessados em aplicar os métodos no trabalho. São utilizados exemplos específicos do sector para tornar a formação relevante para o público.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário e estatísticos que desejam preparar dados, construir modelos e aplicar técnicas de aprendizado de máquina efetivamente em seus domínios profissionais.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender e implementar vários algoritmos Machine Learning.
- Preparar dados e modelos para aplicações de aprendizado de máquina.
- Realizar análises post hoc e visualizar os resultados de forma eficaz.
- Aplicar técnicas de aprendizado de máquina a cenários reais e específicos do setor.
Formato do curso
- Aulas e debates interactivos.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática num ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.
Programa do Curso
Fundamentos de Machine Learning
- Introdução aos conceitos e fluxos de trabalho da Machine Learning
- Aprendizagem supervisionada vs. não supervisionada
- Avaliação de modelos de aprendizagem automática: métricas e técnicas
Métodos Bayesianos
- Naive Bayes e modelos multinomiais
- Análise bayesiana de dados categóricos
- Modelos gráficos bayesianos
Técnicas de regressão
- Regressão linear
- Regressão logística
- Modelos lineares generalizados (GLM)
- Modelos mistos e modelos aditivos
Redução de dimensionalidade
- Análise de componentes principais (PCA)
- Análise Fatorial (FA)
- Análise de componentes independentes (ICA)
Métodos de classificação
- K-Nearest Neighbors (KNN)
- Máquinas de vectores de suporte (SVM) para regressão e classificação
- Modelos de reforço e de conjunto
Neural Networks
- Introdução às redes neuronais
- Aplicações da aprendizagem profunda na classificação e regressão
- Treino e afinação de redes neuronais
Algoritmos e modelos avançados
- Modelos de Markov ocultos (HMM)
- Modelos de espaço de estados
- Algoritmo EM
Técnicas de agrupamento
- Introdução ao agrupamento e à aprendizagem não supervisionada
- Algoritmos de agrupamento populares: K-Means, agrupamento hierárquico
- Casos de utilização e aplicações práticas de clustering
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimentos básicos de estatística e análise de dados
- Experiência Programming em R, Python ou noutras linguagens de programação relevantes
Público
- Cientistas de dados
- Estatísticos
Os cursos de treinamento abertos exigem mais de 5 participantes.
Cursos de Aprendizagem de Máquinas (Machine Learning) Aplicado - Booking
Cursos de Aprendizagem de Máquinas (Machine Learning) Aplicado - Enquiry
Aprendizagem de Máquinas (Machine Learning) Aplicado - Solicitação de Consultoria
Solicitação de Consultoria
Declaração de Clientes (5)
A variação com o exercício e o espetáculo.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Curso - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Máquina Traduzida
the trainer had patience, and was eager to make sure we all understood the topics, the classes were fun to attend
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
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Day 1 and Day 2 were really straight forward for me and really enjoyed that experience.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
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The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Curso - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Michael the trainer is very knowledgeable and skillful about the subject of Big Data and R. He is very flexible and quickly customize the training meeting clients' need. He is also very capable to solve technical and subject matter problems on the go. Fantastic and professional training!.
Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Curso - Programming with Big Data in R
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- Empregar algoritmos para comprar e vender títulos em incrementos especializados rapidamente.
- Reduzir os custos associados ao comércio usando negociação algorítmica.
- Monitorizar automaticamente os preços das acções e efetuar transacções.
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- Compreender os conceitos básicos de R Programming.
- Aplicar processos fundamentais de ciência de dados.
- Criar representações visuais de dados.
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- Mestrar a sintaxe do R para soluções de clustering.
- Implementar clustering hierárquico e não hierárquico.
- Tomar decisões baseadas em dados para ajudar a melhorar as operações comerciais.
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O que aconteceu?
- processar e analisar dados produzindo visualizações de dados informativas
O que vai acontecer?
- previsão de desempenho futuro avaliação de previsões
O que deveria acontecer?
- transformando dados em decisões de negócios baseadas em evidências, otimizando processos
O curso em si pode ser ministrado como um curso presencial de 6 dias ou remotamente durante um período de semanas, se preferir. Podemos trabalhar com você para oferecer o curso que melhor atenda às suas necessidades.
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21 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam limpar e analisar dados, fazer projeções estatísticas e criar visualizações perspicazes usando essas ferramentas.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os conceitos básicos de Python, R, Power Query e Power BI para análise de dados.
- Limpar e organizar conjuntos de dados usando Python e Power Query.
- Realizar análises e projecções estatísticas com o R.
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Público
Programadores / analistas de dados
Duração
3 dias
Formato
Aulas teóricas e práticas
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- Aprender e compreender os fundamentos da econometria.
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Formato do curso
- Aulas e debates interactivos.
- Muitos exercícios e prática.
Opções de personalização do curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.
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- Navegar na interface do SPSS e gerir conjuntos de dados de forma eficiente.
- Realizar análises estatísticas descritivas e inferenciais.
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- Aplicar testes não paramétricos, análise de componentes principais e análise de factores para interpretação avançada de dados.
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Formato do curso
- Aulas e debates interactivos.
- Muitos exercícios e prática.
Opções de personalização do curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.
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Neste treinamento ao vivo, Tidyverse por instrutor, os participantes aprenderão como manipular e visualizar dados usando as ferramentas incluídas no Tidyverse .
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Realize análise de dados e crie visualizações atraentes
- Tire conclusões úteis de vários conjuntos de dados de dados de amostra
- Filtrar, classificar e resumir dados para responder a perguntas exploratórias
- Transforme dados processados em gráficos informativos de linhas, gráficos de barras, histogramas
- Importe e filtre dados de diversas fontes de dados, incluindo arquivos Excel , CSV e SPSS
Público
- Iniciantes na língua R
- Iniciantes na análise e visualização de dados
Formato do curso
- Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada