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 Duração 21 horas

Programa do Curso

Introdução à Ciência de Dados

  • O que é a Ciência de Dados?
  • O Processo de Ciência de Dados
  • Ferramentas e Técnicas de Ciência de Dados
  • Microsoft Azure Machine Learning

Preparação de Dados

  • Fontes e Tipos de Dados
  • Limpeza e Transformação de Dados
  • Engenharia de Características (Feature Engineering)

Construção e Treino de Modelos

  • Aprendizagem Supervisionada
  • Aprendizagem Não Supervisionada
  • Seleção e Avaliação de Modelos
  • Interpretação das Saídas dos Modelos

Implementação de Modelos

  • Implementação de Modelos no Azure
  • Escalabilidade e Desempenho
  • Gestão de Modelos Implementados

Avaliação do Desempenho dos Modelos

  • Métricas de Avaliação de Modelos
  • Ajuste do Desempenho dos Modelos
  • Gestão de Versões de Modelos

Resumo e Preparação para o Exame

  • Revisão dos Conceitos Fundamentais
  • Dicas e Estratégias de Preparação para o Exame
  • Exame de Prática com Envolvimento Prático

Requisitos

  • Compreensão fundamental dos conceitos de machine learning e experiência no trabalho com análise de dados
  • É também recomendada familiaridade com os fundamentos de programação e manipulação de dados

Público-Alvo

  • Cientistas de dados
  • Analistas de dados
  • Qualquer pessoa que queira aprender sobre machine learning e preparar-se para o exame DP-100

Formação Empresarial Personalizada

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Investimento

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