Módulos

Este curso começa com uma formação básica, para que todos aprendam os fundamentos de IA e Ciência de Dados. Em seguida, na formação específica, o estudante aprofundará os conhecimentos sobre Machine Learning.

Formação Básica:

1. Ciência de Dados aplicada à Indústria 4.0 [EAD]

Ciência de dados enquanto campo de estudo e suas tecnologias. Indústria 4.0 e suas tecnologias. Oportunidades profissionais a partir da Ciência de Dados aplicada à Indústria 4.0.

2. Noções de Estatística para Ciência de Dados [EAD]

Finalidade da Estatística. Estatística Descritiva. Tipos de variáveis. Medidas de tendência central. Medidas de dispersão. Gráficos indicados por tipo de variável. Estatística inferencial. Correlações de Pearson e Spearman. P-valor.

3. Noções de programação para Ciência de Dados [EAD]

Google Collab. Programa de computador. Variáveis e sua declaração em Python. Tipos de variáveis. Operadores aritméticos, relacionais e lógicos. Estruturas de controle de fluxo. Módulos em Python e sua finalidade.

4. Introdução à Inteligência Artificial - Aprendizado de Máquina [EAD]

Definição de Inteligência Artificial. Definição de Aprendizado de Máquina. Fundamentos conceituais sobre Aprendizado de Máquina.

Formação Específica:

1. Árvore de decisão para problemas de classificação da Indústria 4.0 [EAD]

Decision Tree. Caso 01 - Classificação de Produtos defeituosos.

2. Floresta Aleatória para problemas de regressão da Indústria 4.0 [EAD]

Random Forest. Caso 02 - Previsão de vendas.

3. K-means para problemas de clusterização da Indústria 4.0 [EAD]

K-means. Caso 03 - Identificação de produtos com maior rentabilidade.

4. Pré-processamento de dados da Indústria 4.0 [Presencial]