Curso de Introdução ao Google Colab para Data Science

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor em Brasil (online ou presencial), é direcionado a profissionais avançados que desejam aprimorar seu conhecimento sobre modelos de aprendizado de máquina, melhorar suas habilidades em otimização de hiperparâmetros e aprender como deployar modelos efetivamente usando Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implementar modelos avançados de aprendizado de máquina utilizando frameworks populares como Scikit-learn e TensorFlow.
• Otimizar o desempenho do modelo através da otimização de hiperparâmetros.
• Deployar modelos de aprendizado de máquina em aplicações do mundo real usando Google Colab.
• Colaborar e gerenciar projetos de aprendizado de máquina em larga escala no Google Colab.

Esta formação ao vivo e presidida por um instrutor (online ou em local físico) é direcionada a cientistas de dados intermediários e profissionais da saúde que desejam utilizar IA para aplicativos avançados na área de saúde usando Google Colab.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Implementar modelos de IA para a saúde utilizando Google Colab.
• Utilizar IA para modelagem preditiva em dados de saúde.
• Analisar imagens médicas com técnicas impulsionadas por IA.
• Explorar considerações éticas em soluções baseadas em IA na área da saúde.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam usar o ecossistema Anaconda para capturar, gerenciar e implantar pacotes e fluxos de trabalho de análise de dados em uma única plataforma.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar componentes e bibliotecas Anaconda.
• Compreender os principais conceitos, recursos e benefícios do Anaconda.
• Gerenciar pacotes, ambientes e canais usando o Anaconda Navigator.
• Usar pacotes Conda, R e Python para ciência de dados e aprendizado de máquina.
• Conhecer alguns casos de uso práticos e técnicas para gerenciar vários ambientes de dados.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor em Brasil (online ou presencial), é direcionado a cientistas de dados e engenheiros intermediários que desejam usar Google Colab e Apache Spark para processamento e análise de big data.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente de big data usando Google Colab e Spark.
• Processar e analisar grandes conjuntos de dados eficientemente com Apache Spark.
• Visualizar big data em um ambiente colaborativo.
• Integrar Apache Spark com ferramentas baseadas na nuvem.

Esta formação presencial ou online em Brasil é direcionada a profissionais avançados que desejam aprofundar seu entendimento sobre visão computacional e explorar as capacidades do TensorFlow para desenvolver modelos de visão sofisticados usando o Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Construir e treinar redes neurais convolucionais (CNNs) utilizando o TensorFlow.
• Utilizar o Google Colab para desenvolvimento de modelos escaláveis e eficientes em nuvem.
• Implementar técnicas de pré-processamento de imagens para tarefas de visão computacional.
• Deployar modelos de visão computacional para aplicações do mundo real.
• Utilizar transfer learning para melhorar o desempenho das CNNs.
• Visualizar e interpretar os resultados dos modelos de classificação de imagens.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor (online ou presencial) em Brasil, é direcionado a cientistas de dados e desenvolvedores intermediários que desejam entender e aplicar técnicas de aprendizado profundo usando o ambiente Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e navegar pelo Google Colab para projetos de aprendizado profundo.
• Compreender os fundamentos das redes neurais.
• Implementar modelos de aprendizado profundo usando TensorFlow.
• Treinar e avaliar modelos de aprendizado profundo.
• Utilizar recursos avançados do TensorFlow para aprendizado profundo.

Esta formação presencial em Brasil (online ou no local) é direcionada a cientistas de dados iniciantes que desejam aprender a criar visualizações de dados significativas e visualmente atraentes.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar e navegar pelo Google Colab para visualização de dados.
• Criar vários tipos de gráficos usando o Matplotlib.
• Utilizar Seaborn para técnicas avançadas de visualização.
• Personalizar gráficos para uma melhor apresentação e clareza.
• Interpretar e apresentar dados efetivamente usando ferramentas visuais.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e desenvolvedores que desejam aprender e construir suas carreiras em Data Science usando Kaggle.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aprender sobre ciência de dados e aprendizado de máquina.
• Explorar a análise de dados.
• Aprender sobre Kaggle e como ele funciona.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor (online ou presencial) em Brasil, é destinada a cientistas de dados e desenvolvedores intermediários que desejam aplicar algoritmos de aprendizado de máquina eficientemente usando o ambiente Google Colab.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar e navegar pelo Google Colab para projetos de aprendizado de máquina.
• Entender e aplicar diversos algoritmos de aprendizado de máquina.
• Usar bibliotecas como Scikit-learn para analisar e prever dados.
• Implementar modelos de aprendizado supervisionado e não supervisionado.
• Otimizar e avaliar efetivamente os modelos de aprendizado de máquina.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas e desenvolvedores de dados que desejam usar Modin para criar e implementar cálculos paralelos com Pandas para uma análise de dados mais rápida.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente necessário para começar a desenvolver fluxos de trabalho Pandas em escala com Modin.
• Compreender os recursos, a arquitetura e as vantagens de Modin.
• Conhecer as diferenças entre Modin, Dask e Ray.
• Realizar operações Pandas mais rapidamente com Modin.
• Implementar toda a API Pandas e as funções.

Esta formação presencial (online ou no local) é dirigida a cientistas de dados e desenvolvedores de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de Processamento de Linguagem Natural usando Python em Google Colab.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Entender conceitos fundamentais do processamento de linguagem natural.
• Pré-processar e limpar dados de texto para tarefas de PLN.
• Realizar análise de sentimentos usando as bibliotecas NLTK e SpaCy.
• Trabalhar com dados de texto usando Google Colab para desenvolvimento escalável e colaborativo.

Esta formação presencial ou online em Brasil é destinada a desenvolvedores e analistas de dados iniciantes que desejam aprender programação Python do zero usando o Google Colab.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da linguagem de programação Python.
• Implementar código Python no ambiente do Google Colab.
• Utilizar estruturas de controle para gerenciar o fluxo de um programa Python.
• Criar funções para organizar e reutilizar código efetivamente.
• Explorar e usar bibliotecas básicas para programação em Python.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e desenvolvedores que desejam usar RAPIDS para construir pipelines de dados acelerados GPU, fluxos de trabalho e visualizações, aplicando algoritmos de aprendizado de máquina, como XGBoost, cuML, etc.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para construir modelos de dados com a NVIDIA RAPIDS.
• Compreender os recursos, componentes e vantagens de RAPIDS.
• Aproveite GPU para acelerar os pipelines de dados e análises de ponta a ponta.
• Implementar a preparação de dados acelerada por GPU e ETL com cuDF e Apache Arrow.
• Aprenda a executar tarefas de aprendizado de máquina com os algoritmos XGBoost e cuML.
• Crie visualizações de dados e execute análises de gráficos com cuXfilter e cuGraph.

Este treinamento presencial (online ou no local) é direcionado a profissionais avançados que desejam aprofundar seu entendimento sobre aprendizado por reforço e suas aplicações práticas no desenvolvimento de IA utilizando Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais dos algoritmos de aprendizado por reforço.
• Implementar modelos de aprendizado por reforço usando TensorFlow e OpenAI Gym.
• Desenvolver agentes inteligentes que aprendem através do trial and error.
• Otimizar o desempenho dos agentes utilizando técnicas avançadas como Q-learning e redes neurais profundas Q (DQNs).
• Treinar agentes em ambientes simulados usando OpenAI Gym.
• Deploy de modelos de aprendizado por reforço para aplicações do mundo real.

Este treinamento presencial e ministrado por instrutor (online ou no local) está voltado para profissionais de dados intermediários que desejam aplicar técnicas de previsão de séries temporais a dados do mundo real usando Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entender os fundamentos da análise de séries temporais.
• Usar o Google Colab para trabalhar com dados de séries temporais.
• Aplicar modelos ARIMA para prever tendências dos dados.
• Utilizar a biblioteca Prophet do Facebook para previsões flexíveis.
• Visualizar dados de séries temporais e os resultados das previsões.