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Programa do Curso

Introdução à Análise Preditiva

  • Visão geral da análise preditiva
  • Papel dos LLMs na modelagem preditiva
  • Casos de uso: Projetos bem-sucedidos de análise preditiva

Fundamentos dos Modelos de Linguagem Grandes

  • Compreensão da arquitetura dos LLMs
  • Treinamento e ajuste fino dos LLMs
  • LLMs vs. modelos estatísticos tradicionais

Preparação e Processamento de Dados

  • Coleção e limpeza de dados
  • Engenharia de recursos para modelagem preditiva
  • Utilização de LLMs para enriquecimento de dados

Construção de Modelos Preditivos com LLMs

  • Seleção do LLM adequado para seus dados
  • Treinamento de LLMs para tarefas preditivas
  • Avaliação do desempenho do modelo

Técnicas Avançadas em Análise Preditiva

  • Predição de séries temporais com LLMs
  • Análise de sentimento para previsão de mercado
  • Deteção de anomalias em grandes conjuntos de dados

Integração de LLMs nos Processos de Negócio

  • Implantação de LLMs para previsões em tempo real
  • Monitoramento e manutenção dos modelos preditivos
  • Considerações éticas na análise preditiva

Laboratório Prático: Projeto de Análise Preditiva

  • Definição dos objetivos do projeto
  • Implementação de um modelo preditivo com LLMs
  • Análise dos resultados e iteração no modelo

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos básicos de aprendizado de máquina
  • Experiência com programação em Python
  • Familiaridade com ferramentas de análise e visualização de dados

Público-Alvo

  • Cientistas de dados
  • Analistas de negócios
  • Profissionais de TI que buscam entender as aplicações de LLMs na análise
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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