Cursos presenciais ou remotos, ministrados por instrutores, de Ciência de Dados demonstram, por meio de prática hands-on, como extrair conhecimento de dados em diferentes formatos.
Os cursos de Ciência de Dados estão disponíveis como “treinamento ao vivo online” ou “treinamento ao vivo presencial”. O treinamento ao vivo online (também conhecido como “treinamento ao vivo remoto”) é realizado 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 Treinamento
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 conduzido por instrutor em Porto Alegre (no local ou remoto) 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 construir modelos do zero.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender o conceito e os benefícios dos modelos pré-treinados.
Explore várias arquiteturas de modelo pré-treinadas e seus casos de uso.
Ajuste fino de um modelo pré-treinado para tarefas específicas.
Implementar modelos pré-treinados em projetos simples de aprendizado de máquina.
Este treinamento conduzido por um instrutor, realizado ao vivo em Porto Alegre (online ou presencial), é voltado para cientistas de dados e analistas de nível intermediário que desejam usar o AWS Cloud9 para fluxos de trabalho de ciência de dados otimizados.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar um ambiente de ciência de dados no AWS Cloud9.
Realizar análise de dados usando 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 machine learning.
Otimizar fluxos de trabalho baseados em nuvem para análise e processamento de dados.
Este treinamento presencial, liderado por instrutores em Porto Alegre (online ou no local) é voltado para participantes de nível intermediário que desejam automatizar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, incluindo o treinamento, a validação e a implantação de modelos usando 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 usando pipelines automatizados.
Monitorar e otimizar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em produção.
Este treinamento orientado por instrutor em Porto Alegre (online ou presencial) é direcionado a cientistas de dados iniciantes e profissionais de TI que desejam aprender os fundamentos da ciência de dados usando o Google Colab.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Este curso ao vivo de 35 horas em Porto Alegre ensina os participantes a usar o Python para construir aplicações financeiras práticas. Aborda análise de dados, alocação de ativos e gestão de riscos por meio de uma abordagem hands-on, combinando palestras e intensos exercícios práticos.
Este treinamento de 35 horas em Porto Alegre abrange a Ciência de Dados e IA prática utilizando Python. Aprenda sobre fluxos de trabalho CRISP-DM, aprendizado de máquina com TensorFlow, PLN e Big Data com Spark. Ideal para iniciantes que buscam habilidades analíticas prontas para o mercado de trabalho e certificação em ciência de dados com Python para contextos de negócios.
Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores em Porto Alegre, introduz a KNIME Analytics Platform para inovação orientada por dados. Os participantes aprenderão a construir cenários de ciência de dados, treinar e validar modelos e implementar cadeias de valor de dados de ponta a ponta através de laboratórios práticos e exercícios.
Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Porto Alegre (online ou presencial), é direcionada a analistas de dados intermediários, desenvolvedores ou cientistas de dados aspirantes que desejam aplicar técnicas de aprendizado de máquina no Python para extrair insights, fazer previsões e automatizar decisões baseadas em dados.
No final deste curso, os participantes serão capazes de:
Compreender e diferenciar os principais paradigmas de aprendizado de máquina.
Explorar técnicas de pré-processamento de dados e métricas de avaliação de modelos.
Aplicar algoritmos de aprendizado de máquina para resolver problemas reais com dados.
Utilizar bibliotecas do Python e Jupyter notebooks para desenvolvimento prático.
Criar modelos para previsão, classificação, recomendação e agrupamento.
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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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