Bootcamp Inteligência Artificial: Construa um Projeto Real

Bootcamp Inteligência Artificial: Construa um Projeto Real udemy course

Do Zero ao Deploy: Aprenda, Aplique e Domine Ciência de Dados com Python.

Bem-vindo ao Bootcamp Ciência de Dados, onde você aprenderá a aplicar técnicas avançadas de análise e modelagem em um contexto prático e realista. Este curso é projetado para fornecer uma compreensão profunda do processo de ciência de dados, desde a exploração inicial de dados até o deploy de um modelo funcional. Ao longo deste treinamento, você será guiado por um caso real, permitindo que você veja em primeira mão como os conceitos de ciência de dados são aplicados no mundo real.

1. Apresentação: Iniciaremos o curso com uma visão geral do que é ciência de dados, a importância dessa área e como Python se tornou uma das principais ferramentas para cientistas de dados.

2. Conhecendo a Empresa: Nesta seção, você será introduzido à empresa cujo caso será estudado. Você aprenderá sobre o setor de atuação, desafios e objetivos específicos da empresa que serão abordados com a ciência de dados.

3. Estudando os Dados e Relações: Aqui, você começará a explorar os dados disponíveis, identificando relações fundamentais e construindo uma compreensão inicial das variáveis que influenciam os resultados empresariais.

4. Realizando Análise Exploratória dos Dados: Esta etapa focará em técnicas de análise exploratória para descobrir padrões, anomalias, tendências e relações nos dados, usando visualizações e estatísticas descritivas.

5. Limpeza, Tratamento e Pré-processamento dos Dados: Aprenda como preparar os dados para modelagem, incluindo limpeza, tratamento de dados faltantes e aplicação de transformações para melhorar a qualidade do dataset.

6. Criando o Modelo: Você desenvolverá modelos estatísticos e de machine learning, aplicando os dados tratados para prever resultados e tomar decisões informadas.

7. Desenvolvendo Aspectos de Explicabilidade: Nesta parte, focaremos em como tornar os modelos de machine learning mais interpretáveis, garantindo que as partes interessadas entendam como as decisões são feitas.

8. Criando API para Servir o Modelo: Aprenda a construir uma API usando Python para que outros aplicativos possam acessar e utilizar o modelo criado de forma programática.

9. Fazendo Deploy: Esta seção ensinará como colocar seu modelo em produção, garantindo que ele possa ser usado de forma robusta e escalável.

10. Considerações Finais e Possíveis Melhorias: Concluiremos com uma discussão sobre as lições aprendidas, desafios enfrentados e como você pode continuar melhorando e adaptando seus modelos com novos dados.

Este curso é ideal para quem busca aprofundar seus conhecimentos práticos em ciência de dados, oferecendo a você a oportunidade de trabalhar com um caso real e desenvolver habilidades que são altamente valorizadas no mercado de trabalho. Ao final, você terá não apenas conhecimento teórico, mas também experiência prática, preparando-o para enfrentar desafios reais no campo da ciência de dados.