O Bootcamp Nexa oferece bolsas de estudo para aqueles que desejam dominar o SageMaker Canvas na AWS, aprendendo a treinar e implantar modelos de Machine Learning sem escrever uma única linha de código.
Durante o curso, os participantes passarão pela preparação, visualização e manipulação de grandes volumes de dados, culminando na criação de uma aplicação de Previsão de Estoque Inteligente, ideal para destacar seu portfólio.
O programa inclui 10 horas de conteúdo, um projeto prático e um desafio de código, proporcionando uma experiência completa e prática em Machine Learning na AWS.
Bootcamp Nexa – Machine Learning para Iniciantes na AWS
O Bootcamp Nexa oferece uma oportunidade exclusiva com bolsas disponíveis para quem deseja iniciar no mundo do Machine Learning utilizando a AWS.
Imagem da página do curso
Aproveite esta chance para dominar o SageMaker Canvas e aprender a treinar e implantar modelos de Machine Learning sem escrever uma única linha de código.
Conteúdo do Curso
Neste bootcamp, você aprenderá a usar o SageMaker Canvas na AWS para treinar e implantar modelos de Machine Learning.
O curso cobre todas as etapas, desde a preparação e visualização até a manipulação de grandes volumes de dados, tudo sem a necessidade de programação.
Projeto de Previsão de Estoque
Ao final do curso, você criará uma aplicação de Previsão de Estoque Inteligente. Este projeto prático é uma excelente adição ao seu portfólio, destacando suas habilidades em Machine Learning. Confira a ementa:
Fundamentos de Machine Learning e IAs Generativas
- Bootcamps DIO: Educação Gratuita e Empregabilidade Juntas!;
- Algoritmos e Aprendizado de Máquina;
- Processamento de Linguagem Natural;
- O que são IAs Generativas;
- Aula Inaugural: Bootcamp Nexa – Machine Learning para Iniciantes na AWS.
Machine Learning Sem Código com Amazon SageMaker Canvas
- Introdução ao Desenvolvimento Low-Code;
- Introdução ao SageMaker Canvas: IA Generativa Sem Código;
- Transformando Dados em Insights com SageMaker Canvas;
- Desafios de Código: Aperfeiçoe Sua Lógica e Pensamento Computacional;
- Explorando o SageMaker Canvas com Lógica de Programação;
- Desafios de Projetos: Crie Um Portfólio Vencedor;
- Previsão de Estoque Inteligente na AWS com Sagemaker Canvas;
- Avalie este Bootcamp.
Desafio de Código
Participe de um desafio de código que reforçará seu aprendizado e demonstrará suas habilidades em um ambiente prático e competitivo.
Carga Horária
O bootcamp oferece 10 horas de conteúdo intensivo, incluindo material didático e prático para uma experiência de aprendizado completa. Confira as datas importantes:
- Abertura de inscrições: 17/06/2024;
- Data de término das inscrições: 29/07/2024;
- Evento de Lançamento: 02/07/2024.
Sessões ao Vivo com Experts
Aprenda com experts em sessões ao vivo. Essas aulas proporcionam uma experiência interativa, permitindo que você tire dúvidas em tempo real e obtenha insights valiosos dos profissionais da área.
Fundamentos do Machine Learning
Você conhecerá os fundamentos do Machine Learning, incluindo uma introdução à Inteligência Artificial Generativa. O curso utiliza produtos e serviços Low Code e No Code, como o SageMaker Canvas, para facilitar o aprendizado.
Parceria DIO e Nexa
Este bootcamp é oferecido em parceria com a DIO e Nexa, trazendo o que há de mais moderno em tecnologias, ferramentas e bibliotecas que são tendências no mercado.
Para Quem é Recomendado
O bootcamp é recomendado para profissionais com noções prévias de desenvolvimento, principalmente em Python, que buscam um serviço de integração de dados mais eficiente e produtivo.
Oportunidades de Carreira
Após concluir o bootcamp, seu perfil ficará disponível para oportunidades em uma das tecnologias mais procuradas por empresas parceiras da DIO na Talent Match. Prepare-se para as oportunidades que estão por vir e tenha sucesso nas entrevistas de recrutamento.
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Machine Learning
Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina, é uma subárea da inteligência artificial que se concentra em desenvolver algoritmos e técnicas que permitem aos computadores aprender a partir de dados e fazer previsões ou tomar decisões sem serem explicitamente programados para realizar tarefas específicas.
Algoritmos e Modelos
Os algoritmos de Machine Learning são instruções passo a passo usadas para transformar dados em um modelo. Um modelo é um programa que foi treinado em um conjunto de dados para identificar padrões ou fazer previsões. Existem vários tipos de algoritmos de Machine Learning, incluindo:
- Supervisionado: O modelo é treinado em dados rotulados, onde a resposta correta é fornecida. Exemplos incluem regressão linear e árvores de decisão.
- Não Supervisionado: O modelo tenta encontrar padrões em dados não rotulados. Exemplos incluem clustering e redução de dimensionalidade.
- Reforço: O modelo aprende a tomar decisões ao receber recompensas ou punições. Este tipo é frequentemente usado em robótica e jogos.
Processo de Treinamento
O processo de treinamento envolve alimentar o algoritmo com dados históricos e permitir que ele ajuste seus parâmetros para minimizar o erro na previsão. Esse processo inclui várias etapas:
- Coleta de Dados: Reunir dados relevantes que serão usados para treinar o modelo.
- Preparação dos Dados: Limpar e formatar os dados para garantir que sejam adequados para o treinamento.
- Treinamento do Modelo: Aplicar os dados ao algoritmo e permitir que ele aprenda padrões e relações.
- Avaliação do Modelo: Testar o modelo em novos dados para avaliar sua precisão e desempenho.
- Ajuste e Otimização: Refinar o modelo para melhorar sua eficácia.
Aplicações do Machine Learning
Machine Learning tem aplicações significativas na área da saúde, como diagnóstico médico, personalização de tratamentos e previsão de surtos de doenças. Algoritmos podem analisar imagens médicas para detectar tumores ou prever a progressão de doenças crônicas.
No setor financeiro, o Machine Learning é usado para detectar fraudes, prever preços de ações e gerenciar riscos. Modelos podem analisar transações para identificar padrões suspeitos ou prever tendências de mercado.
Empresas utilizam Machine Learning para segmentar clientes, personalizar campanhas de marketing e prever o comportamento do consumidor. Algoritmos podem analisar dados de compra para recomendar produtos ou serviços.
A indústria automotiva utiliza Machine Learning em veículos autônomos, permitindo que os carros aprendam a dirigir em diferentes condições de estrada e tomem decisões em tempo real para garantir a segurança.
Desafios e Considerações
A eficácia de um modelo de Machine Learning depende da qualidade dos dados de treinamento. Dados ruins ou enviesados podem levar a previsões incorretas e decisões inadequadas.
Interpretação e Transparência
Um desafio significativo é interpretar como os modelos de Machine Learning tomam decisões. Modelos complexos, como redes neurais, são frequentemente vistos como “caixas-pretas” porque seus processos internos são difíceis de entender.
Ética e Privacidade
O uso de Machine Learning levanta questões éticas e de privacidade, especialmente quando se trata de dados pessoais. É crucial garantir que os modelos sejam justos, transparentes e respeitem a privacidade dos indivíduos.
Futuro do Machine Learning
O futuro do Machine Learning é promissor, com avanços contínuos em algoritmos, aumento na disponibilidade de dados e melhorias na capacidade de computação.
Áreas emergentes como aprendizado profundo, inteligência artificial explicável e aprendizado federado estão moldando o futuro da tecnologia, tornando-a ainda mais poderosa e acessível.
Machine Learning continuará a transformar diversas indústrias, impulsionando inovação e eficiência, e desempenhando um papel crucial na evolução da tecnologia e na resolução de problemas complexos.
DIO
A Digital Innovation One (DIO) é uma plataforma de educação que tem como objetivo democratizar o acesso ao conhecimento tecnológico e capacitar profissionais para o mercado de trabalho.
Fundada com a missão de proporcionar educação acessível e de qualidade, a DIO oferece uma vários cursos e bootcamps em áreas como programação, desenvolvimento web, ciência de dados e mais.
Metodologia de Ensino
A DIO tem uma metodologia de ensino prática e orientada a projetos, que prepara os alunos para os desafios reais do mercado de trabalho.
Os cursos são ministrados por profissionais experientes e incluem atividades práticas, projetos de capstone e desafios de código
Parcerias e Impacto no Mercado
A DIO tem parcerias estratégicas com empresas líderes do setor tecnológico, como Santander, Localiza, Carrefour, entre outras, proporcionando aos alunos oportunidades exclusivas de networking e emprego.
Essas parcerias permitem que os estudantes participem de programas de capacitação direcionados, alinhados às necessidades do mercado e às tendências tecnológicas.
Link de inscrição ⬇️
As inscrições para o Bootcamp Nexa – Machine Learning para Iniciantes na AWS devem ser realizadas no site da DIO.
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