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Programa do Curso
Introdução
- Definindo IA Preditiva
- Contexto histórico e evolução da análise preditiva
- Princípios básicos de aprendizado de máquina e mineração de dados
Coleta e Pré-processamento de Dados
- Reunindo dados relevantes
- Limpeza e preparação dos dados para análise
- Compreendendo tipos e fontes de dados
Análise Exploratória de Dados (AED)
- Visualização de dados para insights
- Estatísticas descritivas e resumos de dados
- Identificando padrões e relações nos dados
Modelagem Estatística
- Básicos da inferência estatística
- Análise de regressão
- Modelos de classificação
Algoritmos de Aprendizado de Máquina para Previsão
- Visão geral dos algoritmos de aprendizado supervisionado
- Árvores de decisão e florestas aleatórias
- Básicos de redes neurais e aprendizado profundo
Avaliação e Seleção de Modelos
- Compreendendo a precisão e métricas de desempenho dos modelos
- Técnicas de validação cruzada
- Overfitting e ajuste do modelo
Aplicações Práticas da IA Preditiva
- Estudos de caso em diversas indústrias
- Considerações éticas na modelagem preditiva
- Limitações e desafios da IA Preditiva
Projeto Prático
- Trabalhando com um conjunto de dados para criar um modelo preditivo
- Aplicação do modelo para fazer previsões
- Avaliação e interpretação dos resultados
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos conceitos básicos de estatística
- Experiência com qualquer linguagem de programação
- Familiaridade com manipulação de dados e planilhas
- Nenhuma experiência prévia em IA ou ciência de dados é necessária
Público-alvo
- Profissionais de TI
- Analistas de dados
- Pessoal técnico
21 Horas