Júlio Oliveira
Júlio é engenheiro especializado em Big Data Analytics. Atuou na indústria, marketing e mercado financeiro, aplicando tecnologia em combinação com soluções analíticas. Professor desde quando entendeu que aprende mais quem compartilha.
Caso você já tenha feito a formação de Machine Learning ou Machine Learning Avançada, já sabe que nós, como seres humanos somos capazes de aprender como detectar diversos tipos de padrões. E que machine learning é uma sub-área da inteligência artificial que estuda o reconhecimento de padrões através dos dados.
Essa sub-área da Inteligência Artificial está cada vez mais em evidência, devido à sua capacidade de resolver problemas complexos. A dúvida que fica é como podemos resolver esses problemas com Machine Learning.
Essa formação tem justamente o objetivo de mostrar como podemos resolver problemas de diversas áreas com Machine Learning. Alguns exemplos são, a detecção de fraude em transações financeiras, a recomendação de produtos em um e-commerce e a segmentação de clientes para campanhas de marketing, vamos estudar possíveis soluções para todos estes problemas.
Inicie sua jornada agora.
Vamos iniciar nosso mergulho resolvendo diversos problemas comuns, por exemplo, em uma plataforma de e-commerce!
Sistemas de recomendações são uma das aplicações mais importantes de machine learning para um e-commerce, aqui vamos construir um do zero!
Um sistema de tag, também pode ajudar com que seus usuários façam buscas mais eficientes e uma das diversas maneiras de fazer isso com processamento de linguagem natural, realizando uma classificação "multi-label" das descrições de cada produto.
E depois que seu cliente encontrou tudo que precisava, está na hora de fechar o carrinho de compras! Neste momento tão importante em um processo de compras não dá para bobear com as possíveis fraudes, por isso vamos aprender como os modelos de Machine Learning podem ajudar na detecção de fraude.
E aí vamos lá!
Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.
Conheça a EscolaAlém de discutir como solucionar problemas reais com Machine Learning, construiremos uma API para modelos de machine learning, realizaremos o famoso deploy e discutiremos sobre integração contínua e entrega contínua (CI/CD), abrindo as portas para o novo mundo do MLOps.
Então prepare seus equipamentos de mergulho que está na hora de submergir mais fundo neste mar de conhecimento, vamos lá!
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