Bootcamp de ciência de dados e IA

O que é ciência de dados e IA?

A ciência de dados e a IA estão na vanguarda da inovação, concentrando-se no desenvolvimento de sistemas inteligentes para resolver desafios complexos e transformar dados em insights valiosos.

O que você vai ganhar?

A ciência de dados combina análise estatística, programação e conhecimento de domínio para compreender e prever tendências. Ao estabelecer uma base em ciência de dados, você pode converter dados em insights acionáveis ​​que ajudam as empresas a tomar decisões informadas.

A inteligência artificial, por outro lado, permite que os computadores aprendam e tomem decisões imitando a inteligência humana. Isso está levando a cada vez mais avanços em robótica, carros autônomos e recomendações personalizadas. À medida que as empresas aproveitam os dados e a IA para otimizar as operações, os especialistas nestas áreas tornam-se essenciais.

Você gostaria de iniciar uma carreira nesta área tão procurada?

O Bootcamp de ciência de dados da Code Labs Academy faz com que você se torne parte do futuro da tecnologia e abre caminhos de carreira interessantes em um campo próspero.

• Identificação do problema: Escolha um problema do mundo real relevante para seu setor ou área de interesse. Defina claramente o escopo e os objetivos do projeto, destacando como técnicas avançadas de aprendizado profundo podem aprimorar a solução.
• Coleta e pré-processamento de dados: Reúna dados de várias fontes, limpe-os e pré-processe-os para lidar com valores ausentes, valores discrepantes e inconsistências. Certifique-se de que os dados sejam adequados para modelos de aprendizagem profunda, incluindo normalização e aumento, se necessário.
• Análise Exploratória de Dados (EDA): Execute visualização de dados e análise estatística para identificar tendências, correlações, e percepções. Refine a direção do seu projeto com base nas descobertas do EDA, considerando ao mesmo tempo a adequação para arquiteturas de aprendizado profundo, como CNNs, RNNs ou transformadores.
• Construção e avaliação de modelos: Desenvolva e treine modelos de aprendizado de máquina, incorporando técnicas avançadas de aprendizagem profunda, como Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para dados de imagem, Redes Neurais Recorrentes (RNNs) ou LSTMs para séries temporais ou dados de sequência, ou modelos de transformadores para tarefas de PNL. Avalie o desempenho do modelo usando métricas como exatidão, precisão, recall ou AUC e aplique ajuste de hiperparâmetros para otimizar modelos de aprendizado profundo.
• Implantação e apresentação: implante o modelo final usando estruturas da web., APIs ou serviços baseados em nuvem, garantindo escalabilidade para modelos de aprendizagem profunda. Apresente suas descobertas, o desempenho do modelo e o impacto nos negócios ou no mundo real às partes interessadas em um ambiente profissional.