Introdução ao Machine Learning

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O objetivo deste curso é apresentar as etapas essenciais de um projeto de Machine Learning, desenvolvendo a análise crítica necessária para escolher, ajustar, avaliar e interpretar modelos preditivos, utilizando o R como ferramanta. Também será discutido aspectos teóricos para compreender como a matemática dos modelos funciona por trás.


Você sairá apta(o) a:

Você sairá desse curso apta(o) a:

  • Construir um projeto de machine learning do começo ao fim.
  • Ajustar modelos de regressão e de classificação.
  • Identificar quando aplicar técnicas de machine learning no seu negócio.
  • Utilizar o XGBoost em problemas de modelagem preditiva.
  • Ajustar um XGBoost utilizando o R.
  • Avaliar a performance dos seus modelos preditivos.

Ementa:

Você sairá desse curso apta(o) a:Ementa do Curso:

    Este curso cobre os seguinte conteúdos ao longo de aulas online e ao vivo, intercalando prática e teoria: 

  • O que é Machine Learning
    • História
    • O que é modelagem preditiva
    • Definições e Nomenclaturas
    • Por que e quando usar
    • Métricas e Funções de Custo
  • Conceitos Centrais
    • Overfitting
    • Hiperparâmetros
    • Bases de Treino/Teste/Validação
    • Cross-Validation
    • Relação Viés-Variância
  • Regressão vs. Classificação
    • Métricas de regressão e de classificação
  • Modelos de Árvores
    • Árvores de decisão
    • GINI e Entropia
    • Ganho de Informação
    • Random Forest
  • Tuning do modelo
    • Overfitting e validação cruzada
    • Métricas de performance
  • Gradient Boosting (XGBoost)
    • O que é e quando utilizar o XGBoost
    • Criando um XGBoost passo-a-passo
  • Tidymodels
    • O que é
    • Como usar no R
    • {workflows} e {recipes}
    • Ajustanto um XGBoost no R com Tidymodels
    • Tradução de um XGBoost em SQL

O que vou receber?

Acesso à plataforma

As aulas e todos os materiais do curso serão disponibilizados pela nossa plataforma.

Curso 100% on-line

As aulas são ao vivo, mas ficam gravadas e a disposição por 1 ano.

Certificado de conclusão

Entrega por e-mail após a conclusão do curso.

Ministrado em português.

Consulta as nossas sugestões de pré-requisitos abaixo.

Como será o curso?

Aulas online, em tempo real, com um(a) professor(a) e um(a) monitor(a).

Diversos exercícios “para casa” para praticar e tirar dúvidas.

Projeto de análise de dados para aplicar o conteúdo aprendido.

Gravação das aulas disponíveis por pelo menos 1 ano.

Pré-requisitos

Interesse por Ciência de Dados.

Noções de sistemas operacionais (Linux, Mac ou Windows).

Conhecimentos básicos de computação: criação de arquivos e pastas, instalação de programas, navegação na internet.

Uma conta de e-mail Google para acessar o Google Classroom.

Últimas versões do R e do RStudio instaladas

Especialistas que facilitarão sua jornada:

Fernando Corrêa

Bacharel e mestrando em Estatística pelo IME-USP. Foi Diretor-técnico da Associação Brasileira de Jurimetria. Usa R para tudo, mas tem interesse especial em web scraping, visualização de dados e modelagem bayesiana.

Julio Trecenti

Faxineiro de dados. Doutorando em Estatística pelo IME-USP. Secretário-geral da Assoc. Brasileira de Jurimetria (ABJ). Conselheiro do CONFE. Trabalha com web scraping, arrumação de dados, construção de modelos preditivos, APIs e dashboards em Shiny.

Daniel Falbel

Bacharel em Estatística pelo IME. Engenheiro de software na RStudio. Trabalha diariamente com R há mais de 6 anos. É interessado por tudo que tem a ver com R, Machine Learning e Estatística.

Athos Damiani

Bacharel em Estatística pelo IME-USP e mestrando em IA pela Poli-USP. Trabalhou com modelos preditivos, web scraping e visualização/dashboards para ABJ, IBOPE, ClearSale, EDP e Itaú. Se interessa por tudo ligado ao R e à Estatística.

William de Amorim

Doutor em Estatística pelo IME-USP com projeto de pesquisa na área de poluição do ar. Trabalhando diaramente com análise de dados e programação em R. Escritor nas horas vagas.

Beatriz Milz

Doutoranda em Ciência Ambiental no IEE-USP. É co-organizadora da comunidade R-Ladies São Paulo, e instrutora da Carpentries. Usa o R no dia-a-dia, e se interessa no uso de R para pesquisa reprodutível.

Caio Lente

Mestrando em Ciência da Computação no IME-USP e cientista de dados na Terranova Consultoria. Programador desde os 15 anos, começou a se apaixonar pelo R em 2016 e agora não fala em outra coisa. Metido a designer, maníaco da organização e metade texano.


Perguntas frequentes - FAQ

Sim, você receberá o certificado ao final do curso (sujeito à entrega de atividades solicitadas durante as aulas). Nele constará o nome do curso cumprido e a carga horária específica delimitada na página do curso. O certificado é individual e terá o mesmo nome que você utilizou na compra.

Sim, as aulas ao vivo acontecem no horário de cada curso e também são gravadas e disponibilizadas para as pessoas inscritas por pelo menos 1 ano.

Após a confirmação da compra, você receberá um e-mail de nossa equipe com a confirmação de sua inscrição. A partir daí você poderá um manual de acesso com as informações para entrar na turma pelo Google Classroom e outras orientações importantes. Você também pode acessar informações sobra a sua compra criando uma conta aqui no nosso site e acessando a sessão "Meus Pedidos".

Caso você não receba e-mail de confirmação antes do curso começar, primeiramente dê uma olhada na sua caixa de spam. Caso não esteja lá, basta nos enviar um e-mail para contato@curso-r.com informando o curso comprado e o seu e-mail de compra. Vamos resolver o seu problema rapidamente!

Depende do curso e também do pacote escolhido (se houver). Todas as informações necessárias para ingressar em qualquer curso da Curso-R pode ser encontrada na sua respectiva página. Caso você opte por comprar vários cursos de uma vez, as trilhas são pacotes promocionais de cursos com grandes descontos. O preço das trilhas pode ser encontrado também nas suas respectivas páginas.

Para compras diretamente no site trabalhamos com pagamentos por cartão de crédito, boletos, PIX. Você também pode realizar o seu pagamento por transferência bancária, para isso solicitamos que envie um e-mail para contato@curso-r.com informando o curso desejado.


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