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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
