Machine Learning: Data Scientist

Especialize-se na matemática, na ciência e nas estatísticas por trás do Machine Learning

Este roteiro foi projetado para alunos com habilidades de matemática, estatística e análises que querem se tornar especialistas em machine learning (ML) na organização. Avance nos cursos fundamentais, intermediários e avançados para saber como as estruturas e as ferramentas de análises do machine learning podem ser aplicadas ao seu trabalho e aprimorar a colaboração.

Saiba mais sobre os cursos em cada progressão de aprendizagem abaixo.

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  • Progressão principal

    Math for Machine Learning (Matemática para Machine Learning)

    Para compreender o machine learning moderno, você também precisa entender vetores e matrizes, álgebra linear, teoremas de probabilidade, cálculo univariado e cálculo multivariado. Este curso abrange tudo isso. 

    Digital  |  8 horas

    Linear and Logistic Regression (Regressão linear e logística)

    Explore modelos para métodos de regressão, erro de mínimos quadrados, estimativa por máxima verossimilhança, regularização, regressão logística, minimização de perdas empíricas e otimização baseada em gradiente.

    Digital  |  8,5 horas

    The Elements of Data Science (Elementos da ciência de dados)

    Aprenda a criar e aprimorar continuamente modelos de machine learning, incluindo tópicos como formulação de problemas de cobertura; análise exploratória de dados; engenharia de recursos; treinamento, ajuste e depuração de modelos; e avaliação e produção de modelos.

    Digital  |  8 horas

    Data Science Capstone: Real World Machine Learning Decisions

    Use machine learning para resolver desafios empresariais da vida real. Crie, treine e teste um modelo de Machine Learning desde o início.  

    Digital  |  50 minutos

    Machine Learning Data Readiness

    Este curso destaca o conceito de preparação de dados no contexto de machine learning (ML). Você aprenderá a determinar a preparação dos dados e identificar quando utilizá-la como parte do processo de ML.

    Digital  |  1 hora

    Developing Machine Learning Applications (Desenvolvimento de aplicativos de machine learning)

    Explore a plataforma gerenciada de ML da Amazon, o Amazon SageMaker.

    Digital  |  2,5 horas

    Tipos de soluções de machine learning

    Examine as três disciplinas diferentes do machine learning: visão computadorizada, processamento de linguagem e chat bots. Conheça aplicações práticas e os serviços da AWS usados em cada disciplina. 

    Digital  |  15 minutos

  • Ramificações de áreas de conteúdo

    Communicating with Chat Bots

    Saiba como criar chat bots inteligentes com o currículo Communicating with Chat Bots. 

    Digital  |  3,5 horas

    Speaking of: Machine Translation and NLP

    Esses cursos exploram como as máquinas interagem com a linguagem humana. Examine serviços da AWS que ajudam em tópicos de redes neurais e processamento de linguagem natural, como reconhecimento automático de fala, tradução de idiomas natural e fluente, e insights e relacionamentos em textos.

    Digital  |  80 minutos

    Seeing Clearly: Computer Vision Theory (Ver claramente: teoria da visão computadorizada)

    Este currículo explora como as máquinas compreendem imagens e vídeos. 

    Digital  |  2,5 horas