Os cursos ao vivo com instrutor em Ciência de Dados, disponíveis online ou presencial, demonstram, por meio da prática, como extrair conhecimento de dados em diferentes formatos.
A formação em Ciência de Dados está disponível como "treinamento ao vivo online" ou "treinamento ao vivo presencial". O treinamento ao vivo online (também conhecido como "treinamento remoto ao vivo") é conduzido por meio de um desktop remoto interativo. O treinamento ao vivo presencial pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Porto Alegre ou nos centros corporativos de treinamento da NobleProg em Porto Alegre.
NobleProg — Seu Provedor Local de Treinamentos
Porto Alegre - Platinum Building
Av. Carlos Gomes 700, Porto Alegre, Brasil, 90480-000
O centro de negócios Regus Platinum Tower Center está instalado no arranha-céu de uma elegante avenida da cidade. . O edifício conta com muitas comodidades em seu interior. O Bairro da Boa Vista é um grande centro corporativo nessa sofisticada e desenvolvida cidade portuária. O centro está a seis quilômetros do aeroporto e conta com boas opções de transporte público.
Porto Alegre - Centro Empresarial Guaíba
Avenida Dolorez Alcaraz Caldas, 90 Porto Alegre RS, Praia de Belas, Brasil, 90110-180
Estar no centro de um animado distrito empresarial em Praia de Belas, cercado por tribunais e escritórios governamentais. O Centro Empresarial Guaíba é um edifício distintivo de Classe A na próspera capital estadual de Porto Alegre.
Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Porto Alegre (online ou presencial), é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam entender o conceito de modelos pré-treinados e aprender como aplicá-los para resolver problemas do mundo real, sem precisar construir modelos do zero.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender o conceito e os benefícios dos modelos pré-treinados.
Explorar diversas arquiteturas de modelos pré-treinados e seus casos de uso.
Ajustar um modelo pré-treinado para tarefas específicas.
Implementar modelos pré-treinados em projetos simples de aprendizado de máquina.
Esta formação orientada por instrutor em Porto Alegre (online ou presencial) é voltada para cientistas de dados e analises de nível intermediário que desejam utilizar o AWS Cloud9 para simplificar seus fluxos de trabalho em ciência de dados.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Configurar um ambiente de ciência de dados no AWS Cloud9.
Realizar análises de dados utilizando Python, R e Jupyter Notebook no Cloud9.
Integrar o AWS Cloud9 com serviços de dados da AWS, como S3, RDS e Redshift.
Utilizar o AWS Cloud9 para desenvolvimento e implantação de modelos de aprendizado de máquina.
Otimizar fluxos de trabalho baseados na nuvem para análise e processamento de dados.
Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Porto Alegre (online ou presencial), é voltado para participantes de nível intermediário que desejam automatizar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, incluindo treinamento de modelos, validação e implantação utilizando o Apache Airflow.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar o Apache Airflow para orquestração de fluxos de trabalho de aprendizado de máquina.
Automatizar tarefas de pré-processamento de dados, treinamento e validação de modelos.
Integrar o Airflow com frameworks e ferramentas de aprendizado de máquina.
Implantar modelos de aprendizado de máquina utilizando pipelines automatizadas.
Monitorar e otimizar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em ambiente de produção.
Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Porto Alegre (online ou presencial), é direcionado a cientistas de dados e profissionais de TI de nível inicial que desejam aprender os fundamentos da ciência de dados usando o Google Colab.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Este curso de 35 horas, conduzido por um instrutor em Porto Alegre, ensina os participantes a usar o Python para construir aplicações financeiras práticas. Ele abrange análise de dados, alocação de ativos e gestão de riscos por meio de uma abordagem prática, combinando aulas expositivas com exercícios intensivos.
Este treinamento de 35 horas em Porto Alegre cobre Ciência de Dados e IA práticas usando Python. Aprenda fluxos de trabalho CRISP-DM, aprendizado de máquina com TensorFlow, PLN e Big Data com Spark. Ideal para iniciantes que buscam habilidades de analítica prontas para o mercado de trabalho e certificação em Ciência de Dados com Python para contextos empresariais.
Esta formação ao vivo com instrutor em Porto Alegre introduz a KNIME Analytics Platform para inovação baseada em dados. Os participantes aprenderão a construir cenários de ciência de dados, treinar e validar modelos e implementar cadeias de valor de dados end-to-end por meio de laboratórios práticos e exercícios.
Esta formação ao vivo e orientada por um instrutor em Porto Alegre (online ou presencial) é direcionada para analistas de dados, desenvolvedores ou aspirantes a cientistas de dados de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de machine learning em Python para extrair insights, fazer previsões e automatizar decisões baseadas em dados.
Ao final deste curso, os participantes serão capazes de:
Compreender e diferenciar os principais paradigmas de machine learning.
Explorar técnicas de pré-processamento de dados e métricas de avaliação de modelos.
Aplicar algoritmos de machine learning para resolver problemas reais de dados.
Utilizar bibliotecas Python e notebooks Jupyter para desenvolvimento prático.
Criar modelos para previsão, classificação, recomendação e agrupamento (clustering).
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Última Atualização:
Testemunhos de Clientes (2)
Exercícios práticos relacionados ao conteúdo realmente ajudam a entender mais sobre cada tópico. Além disso, o estilo de começar a aula com uma palestra e continuar com exercícios práticos é bom e útil para relacionar com a palestra apresentada anteriormente.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Curso - Introduction to Data Science and AI using Python
Máquina Traduzida
Mesmo tendo que faltar um dia devido a reuniões com clientes, sinto que tenho uma compreensão muito mais clara dos processos e técnicas usados no Aprendizado de Máquina e quando eu usaria uma abordagem em vez de outra. Nosso desafio agora é praticar o que aprendemos e começar a aplicá-lo ao nosso domínio de problemas.
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