University Microcredential for Supervised Learning in ML + 2 ECTS Credits

Supervised Learning in ML is your gateway to a field in constant expansion and increasing labor demand. In a world where data is the new gold, knowing how to manage it and extract value from it is essential. You will learn from the fundamentals of supervised learning, through data preparation and feature engineering, to advanced models such as Support Vector Machines and assembly techniques such as Random Forest and Gradient Boosting. You will acquire skills to evaluate and optimize models, from linear regression to complex ensemble systems. This training gives you the necessary tools to become an expert in creating intelligent and effective solutions, all in a flexible and online way.

- Compreender o contexto e a aplicação da aprendizagem supervisionada comparativamente a outros paradigmas. - Diferenciar entre problemas de classificação e de regressão na aprendizagem supervisionada. - Avaliar modelos de aprendizagem supervisionada usando métricas chave e validação cruzada. - Aplicar técnicas de limpeza e codificação de dados para melhorar a sua qualidade. - Implementar técnicas de seleção e extração de características relevantes. - Construir modelos básicos como regressão linear e árvores de decisão de forma eficaz. - Otimize modelos avançados e de montagem por meio de ajuste de hiperparâmetros.

A aprendizagem supervisionada em ML oferece uma infinidade de oportunidades de trabalho, incluindo engenheiro de aprendizado de máquina em empresas de tecnologia, analista de dados especializado em modelos preditivos, cientista de dados para otimização de processos industriais ou consultor de inteligência artificial para o setor financeiro.

O treinamento de Aprendizagem Supervisionada em ML prepara você para lidar com problemas complexos de classificação e regressão por meio do uso de técnicas avançadas e modelos de conjunto. Você aprenderá como limpar e preparar dados, selecionando recursos relevantes e aplicando técnicas de redução de dimensionalidade como PCA. Você poderá implementar modelos desde regressão linear até técnicas avançadas como SVM e Random Forest, otimizando seu desempenho.

O treinamento Aprendizagem Supervisionada em ML é direcionado a profissionais e graduados do setor tecnológico e científico que desejam se aprofundar nos fundamentos da aprendizagem supervisionada, incluindo preparação de dados e engenharia de recursos, bem como explorar modelos básicos e avançados como SVM e Random Forest, tudo com uma abordagem prática e acessível.