Microcredencial Universitária para Aprendizagem Supervisionada em ML + 2 Créditos ECTS

A aprendizagem supervisionada em ML é a sua porta de entrada para um campo em constante expansão e crescente demanda de mão de obra. Num mundo onde os dados são o novo ouro, saber geri-los e extrair valor deles é essencial. Você aprenderá desde os fundamentos do aprendizado supervisionado, passando pela preparação de dados e engenharia de recursos, até modelos avançados, como Support Vector Machines e técnicas de montagem, como Random Forest e Gradient Boosting. Você adquirirá habilidades para avaliar e otimizar modelos, desde regressão linear até sistemas complexos de conjuntos. Esta formação dá-lhe as ferramentas necessárias para se tornar um especialista na criação de soluções inteligentes e eficazes, tudo de forma flexível e online.

- 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.