
University of St Andrews - Online
Curso de Introdução: Aprendizado de máquina de ponta a pontaOnline United Kingdom
DURAÇÃO
41 Days
LÍNGUAS
Inglês
RITMO
Tempo parcial
PRAZO DE INSCRIÇÃO
Solicitar prazo de inscrição
DATA DE INÍCIO MAIS CEDO
Jul 2025
PROPINAS
GBP 1.800
FORMATO DE ESTUDO
Ensino à distância
Introdução
Adquira conhecimentos básicos em aprendizagem automática, abrangendo conceitos e ferramentas essenciais para a criação de modelos preditivos.
Os fluxos de trabalho de aprendizagem automática são fundamentais para uma ciência de dados eficaz. Este pequeno curso centra-se na utilização de pacotes Python para efetuar análises orientadas para os dados de ponta a ponta.
Estudará quatro tópicos neste curso. Em três desses tópicos, irá envolver-se com exemplos trabalhados de aprendizagem automática com uma gama de dificuldade e âmbito. O código Python avançado é fornecido e explicado para o exemplo trabalhado mais avançado.
O tópico restante apresentará os termos, conceitos e métricas de desempenho utilizados nos projectos modernos de ciência de dados.
O principal resultado de aprendizagem do curso é a capacidade de manipular dados, ajustar modelos, resumir e apresentar os seus resultados e desempenho, e comparar objetivamente os modelos antes da sua utilização.
Galeria
Alunos ideais
O curso é destinado a profissionais com bom domínio de matemática que buscam compreender os principais conceitos e tecnologias que sustentam o aprendizado de máquina moderno. Os tópicos detalham três fluxos de trabalho, cada um dos quais utiliza dados coletados para derivar modelos que preverão de forma confiável e robusta instâncias novas e inéditas.
A capacidade de contribuir para esses fluxos de trabalho é uma habilidade essencial para impulsionar sua carreira em áreas como:
- finanças (prevenção de fraudes e decisões de crédito)
- cuidados de saúde (decisões diagnósticas e prognósticas)
- marketing (anúncios direcionados e retenção de clientes)
Admissões
Program delivery
Formato de ensino
Este é um curso curto de aprendizagem on-line no seu próprio ritmo, com conteúdo de palestras, elementos interativos e acesso a uma masterclass com o líder do curso após a conclusão do curso.
O tempo dedicado a este curso é normalmente de seis a oito horas por semana.