Sobre Este Curso
Precisa de horas complementares? Quer pontos extras no seu concurso público? Precisa de Certificado conforme a Lei nº 9.394/96?
O curso livre de Curso de Aprendizado de Máquina Estatístico, com carga horária estimada de 80 horas, foi desenvolvido para estudantes universitários, futuros servidores públicos e candidatos a empregos que necessitam de certificação amplamente reconhecida em todo o Brasil, conforme a Lei nº 9.394/96.
Com uma abordagem moderna e aprofundada, o curso oferece conhecimentos essenciais para quem deseja se destacar acadêmica e profissionalmente.
✔ Ideal para cumprir horas complementares: Atenda às exigências da sua graduação em Computação, Estatística, Engenharias ou áreas correlatas com um conteúdo relevante e de alto nível.
✔ Válido para prova de títulos: Garanta pontos decisivos em concursos públicos na área de Tecnologia da Informação, Dados e Estatística.
✔ Diferencial no currículo: Aprofunde-se nos fundamentos estatísticos por trás dos algoritmos de ML, essencial para construir modelos preditivos robustos e confiáveis, e destaque-se no mercado de trabalho.
✔ Curso 100% gratuito para estudar: Acesse todo o material sem custos. Você só investe na emissão do certificado se for necessário para seus objetivos.
Informações Atualizadas e Tendências Incorporadas:
Este curso foca na intersecção crucial entre a estatística clássica e os algoritmos de aprendizado modernos. Serão abordados temas como:
✔ Além da “Caixa-Preta”: O Poder da Estatística no ML Entenda o “porquê” dos algoritmos. Conectamos a inferência estatística clássica ao Machine Learning moderno, capacitando você a escolher e ajustar modelos com base em fundamentos sólidos, não apenas em tentativa e erro.
✔ Modelos Explicáveis (XAI): A Nova Fronteira da Confiança O mercado exige transparência. Domine técnicas essenciais como SHAP e LIME para entender o que seus modelos estão realmente aprendendo, garantindo auditoria, confiabilidade e detecção de vieses em suas análises preditivas.
✔ Blindagem contra Overfitting: Domine a Regularização Um modelo que só acerta no treino é inútil. Aprofunde-se nas técnicas de regularização (Ridge L2 e Lasso L1) para prevenir o superajuste, criando algoritmos que generalizam com precisão para dados do mundo real.
✔ O Arsenal das Competições: Do Random Forest ao Boosting Vá além dos modelos lineares e explore os algoritmos que dominam as competições de Data Science. Cobrimos Random Forest e Gradient Boosting (XGBoost) para que você possa extrair o máximo de performance de dados tabulares complexos.
Certificado
Impulsione sua carreira com nosso certificado válido conforme a Lei nº 9.394. Um pequeno investimento que abre portas para grandes oportunidades:
- Horas Complementares na Faculdade – Amplamente aceito por diversas instituições. Verifique os critérios específicos da sua faculdade e garanta seus créditos.
- Pontuação em Concursos Públicos – Uma vantagem real sobre outros candidatos. A maioria dos editais aceita certificação de curso livre para pontuação extra – confirme os requisitos do concurso desejado.
- Diferencial no Currículo – Seja lembrado nos processos seletivos. Demonstre proatividade e mostre que você vai além do básico para destacar-se.
- Credibilidade Profissional – Reconhecido por empresas e organizações como prova de sua dedicação ao desenvolvimento contínuo. Um investimento que valoriza sua imagem profissional.
Uma escolha clara: acesso gratuito ao conhecimento, com certificação profissional acessível.
Todo o conteúdo do curso completo é seu, sem custo algum — aprenda tudo o que preparamos para o seu desenvolvimento.
Se decidir certificar seu aprendizado, invista apenas R$57.00 na emissão do certificado, reconhecido pela Lei nº 9.394.
Benefícios do curso
Público-Alvo
- Estudantes universitários que precisam cumprir horas complementares na faculdade; candidatos a concursos públicos que necessitam de certificados para avaliação de títulos ou critérios de capacitação; e profissionais que desejam atualizar o currículo, conquistar promoções ou se destacar em processos seletivos.
Conteúdo
Módulo 0 – Introdução
Introdução
Módulo 1: Fundamentos Da Estatística Para Machine Learning
Módulo 2: Aprendizado Supervisionado – Regressão
Módulo 3: Aprendizado Supervisionado – Classificação
Módulo 4: Aprendizado Não Supervisionado
Módulo 5: Tópicos Avançados E Próximos Passos
Prova Final
Perguntas Frequentes
O que é um curso livre?
Este curso é reconhecido pelo MEC?
Como funciona a certificação?
O certificado pode ser usado para concursos, currículo ou horas complementares?
Preciso pagar alguma coisa para estudar?
O Instrutor
