Curso de RapidMiner para Aprendizagem de Máquina e Análise Preditiva

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal, os participantes aprenderão a mentalidade com a qual abordar as tecnologias Big Data, avaliar seu impacto nos processos e políticas existentes e implementar essas tecnologias com o objetivo de identificar atividades criminosas e prevenir crimes. Serão analisados estudos de casos de organizações de aplicação da lei de todo o mundo para obter informações sobre as suas abordagens de adoção, desafios e resultados.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Combinar a tecnologia Big Data com os processos tradicionais de recolha de dados para reunir uma história durante uma investigação.
• Implementar soluções industriais de armazenamento e processamento de big data para análise de dados.
• Preparar uma proposta para a adoção das ferramentas e processos mais adequados para permitir uma abordagem baseada em dados para a investigação criminal.

Público

Se você tentar entender os dados aos quais tem acesso ou quiser analisar dados não estruturados disponíveis na rede (como o Twitter, Linked in, etc ...), este curso é para você.

É principalmente destinado a tomadores de decisão e pessoas que precisam escolher quais dados valem a pena coletar e o que vale a pena analisar.

Não se destina a pessoas que configuram a solução, essas pessoas irão se beneficiar do quadro geral.

Modo de entrega

Durante o curso, os delegados serão apresentados a exemplos de trabalho, principalmente de tecnologias de código aberto.

Aulas curtas serão seguidas de apresentação e exercícios simples pelos participantes

Conteúdo e Software utilizados

Todo o software utilizado é atualizado cada vez que o curso é executado, por isso, verificamos as versões mais recentes possíveis.

Abrange o processo de obter, formatar, processar e analisar os dados, para explicar como automatizar o processo de tomada de decisão com o aprendizado de máquina.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e analistas de dados que desejam automatizar, avaliar e gerenciar modelos preditivos usando os recursos de aprendizado de máquina da DataRobot.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Carregar conjuntos de dados em DataRobot para analisar, avaliar e verificar a qualidade dos dados.
• Construir e treinar modelos para identificar variáveis importantes e atingir metas de previsão.
• Interpretar modelos para criar insights valiosos que são úteis na tomada de decisões de negócios.
• Monitorizar e gerir modelos para manter um desempenho de previsão optimizado.

• Compreenda a importância da ética no desenvolvimento e implantação de IA.

• Aprenda a identificar e mitigar riscos éticos associados à IA.

• Obtenha insights sobre requisitos regulatórios e de conformidade.

• Desenvolva estratégias para fomentar uma cultura ética de IA em suas organizações.

Formato do Curso

• Palestra e discussão interativas.
• Muitos exercícios e práticas.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento ao vivo, ministrado por um instrutor em Portugal (online ou presencial), é direcionado a desenvolvedores de nível intermediário que desejam construir aplicações com inteligência artificial usando análises preditivas e modelos gerativos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da IA preditiva e dos modelos gerativos.
• Utilizar ferramentas alimentadas por IA para codificação preditiva, previsões e automação.
• Implementar LLMs (Large Language Models) e transformers para geração de texto e código.
• Aplicar previsão de séries temporais e recomendações baseadas em IA.
• Desenvolver e aperfeiçoar modelos de IA para aplicações do mundo real.
• Avaliar considerações éticas e práticas recomendadas na implantação de IA.

Esta formação ao vivo, liderada por instrutor (online ou presencial) em Portugal, é destinada a profissionais de nível iniciante da área de TI que desejam compreender os fundamentos do AI Predictivo.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos básicos do AI Predictivo e suas aplicações.
• Coletar, limpar e pré-processar dados para análise preditiva.
• Explorar e visualizar dados para descobrir insights.
• Construir modelos estatísticos básicos para fazer previsões.
• Avaliar o desempenho dos modelos preditivos.
• Aplicar conceitos de AI Predictivo a cenários do mundo real.

R é uma linguagem de programação livre de código aberto para computação estatística, análise de dados e gráficos O R é usado por um número crescente de gerentes e analistas de dados dentro das corporações e da academia R possui uma ampla variedade de pacotes para mineração de dados .

A análise preditiva é o processo de usar a análise de dados para fazer previsões sobre o futuro. Esse processo utiliza dados juntamente com mineração de dados, estatísticas e técnicas de aprendizado de máquina para criar um modelo preditivo para prever eventos futuros.

Nesta formação presencial conduzida por instrutor, os participantes aprenderão como usar o Matlab para construir modelos preditivos e aplicá-los a conjuntos de dados grandes para prever eventos futuros com base nos dados.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Criar modelos preditivos para analisar padrões em dados históricos e transacionais
• Usar modelagem preditiva para identificar riscos e oportunidades
• Construir modelos matemáticos que capturam tendências importantes
• Usar dados de dispositivos e sistemas empresariais para reduzir desperdício, economizar tempo ou cortar custos

Público-alvo

• Desenvolvedores
• Engenheiros
• Especialistas em domínio

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática intensiva

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) em Portugal é voltado para profissionais de dados de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de machine learning a problemas de negócios baseados em dados, incluindo previsão de vendas e modelagem preditiva usando redes neurais.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos básicos e os tipos de machine learning.
• Aplicar algoritmos-chave para classificação, regressão, agrupamento e análise de associação.
• Realizar análise exploratória de dados e preparação de dados usando Python.
• Usar redes neurais para tarefas de modelagem não linear.
• Implementar analytics preditivos para previsão de negócios, incluindo dados de vendas.
• Avaliar e otimizar o desempenho do modelo usando técnicas visuais e estatísticas.

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor (online ou presencial) em Portugal, é direcionada a profissionais de nível intermediário em DevOps que desejam integrar IA preditiva em suas práticas de DevOps.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Implementar modelos de análise preditiva para prever e resolver desafios na pipeline de DevOps.
• Utilizar ferramentas impulsionadas por IA para monitoramento aprimorado e operações.
• Aplicar técnicas de aprendizado de máquina para melhorar os fluxos de trabalho na entrega de software.
• Projetar estratégias de IA para resolução proativa de problemas e otimização.
• Navegar nas considerações éticas do uso de AI em DevOps.

R é um linguagem de programação de código aberto e gratuita para cálculos estatísticos, análise de dados e gráficos. R é utilizado por um número crescente de gerentes e analistas de dados em corporações e academia. R possui uma ampla variedade de pacotes para mineração de dados.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a analistas de dados de nível intermediário que desejam aprender como usar RapidMiner para estimar e projetar valores e utilizar ferramentas analíticas para previsão de séries temporais.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Aprender a aplicar a metodologia CRISP-DM, selecionar algoritmos de aprendizagem automática adequados e melhorar a construção e o desempenho do modelo.
• Utilizar RapidMiner para estimar e projetar valores, e utilizar ferramentas analíticas para a previsão de séries temporais.

Este treinamento guiado por instrutor (online ou presencial) é destinado a analistas, pesquisadores e profissionais de nível iniciante a intermediário que desejam usar o SPSS para preparação de dados, análise estatística e modelagem preditiva.