Para quem este curso de aprendizado de máquina é indicado?

É para gerentes de produto, líderes de operações e finanças, fundadores e qualquer pessoa que precise aprovar, comprar ou trabalhar com um sistema de aprendizado de máquina. Você pode estar avaliando o modelo de previsão de perda de clientes de um fornecedor, decidindo se vale a pena financiar um projeto de previsão ou explicando aos clientes um recurso de aprendizado de máquina.

Para quem este curso de aprendizado de máquina não é indicado?

Não é para quem já trabalha como engenheiro de aprendizado de máquina ou cientista de dados e quer formação especializada avançada. A trilha principal não inclui derivações matemáticas, e as aulas opcionais de programação em Python começam do zero, não no nível de pesquisa. Se você quer uma formação em tempo integral para conseguir um emprego em aprendizado de máquina, procure uma disciplina universitária ou um curso intensivo voltado à engenharia; aqui não há garantia de emprego. Este curso é para quem trabalha com esses profissionais e para quem quer dar os primeiros passos na prática.

O que vou aprender em cada módulo?

Os módulos constroem um modelo mental de aprendizado de máquina e depois o aplicam a decisões que você realmente enfrenta.

1. O que é aprendizado de máquina

Aprender padrões a partir de exemplos em vez de escrever regras, e como isso difere da IA generativa e da automação simples.

2. Dados de treinamento

Rótulos, atributos e histórico, e por que a qualidade de um modelo depende dos exemplos com os quais ele aprendeu.

3. Modelos e previsões

Classificação, previsão de números e ordenação, explicadas com exemplos de negócios em vez de equações.

4. Avaliação e sobreajuste

Dados de teste, acurácia em comparação com precisão e sensibilidade em termos simples e por que um modelo perfeito nos testes pode falhar no uso.

5. Viés e desvio

Como os dados históricos incorporam injustiças e por que os modelos pioram à medida que os clientes e os mercados mudam.

6. Como definir e questionar um projeto de aprendizado de máquina

Definir a decisão, a medida de sucesso e o custo dos erros, além das perguntas a fazer a fornecedores e equipes.

Como a trilha personalizada se adapta a mim?

A avaliação inicial identifica se o assunto é novo para você ou se já assistiu a demonstrações de fornecedores, e quais decisões você toma. Os exemplos de um gerente de produto giram em torno de recursos de recomendação e classificação; os de um líder financeiro, de previsões e alertas de fraude. Se você já consegue explicar a diferença entre dados de treinamento e de teste, avança diretamente para a avaliação.

O que pratico?

Você pratica analisar, orientar e questionar trabalhos de aprendizado de máquina. As tarefas são avaliadas com base em critérios visíveis, com comentários específicos, e você pode solicitar a revisão de uma nota.

Exemplo de tarefa: uma empresa fictícia de software, Lumen Ledger, recebe de um fornecedor a apresentação de um modelo de previsão de cancelamento com 95 por cento de acurácia. Apenas 4 por cento dos clientes realmente cancelam. Você explica por que esse índice de acurácia, por si só, diz pouco e lista o que pediria em vez disso. O guia de avaliação verifica se você percebe que prever 'não vai cancelar' para todos teria uma acurácia de 96 por cento, pergunta quantos clientes que realmente cancelam o modelo identifica, pergunta quais dados foram usados nos testes e pergunta com que frequência ele será treinado novamente.

Quanto tempo dura o curso de aprendizado de máquina?

Cada aula dura de 10 a 15 minutos. A duração da sua trilha depende da avaliação inicial e da frequência com que você estuda, por isso não há uma carga horária total fixa. Pessoas que já entendem de dados e estatística costumam avançar mais rápido nos módulos iniciais.

O que eu recebo ao final?

Você conclui com uma avaliação prática final: analisar uma proposta de aprendizado de máquina e redigir um breve parecer para tomada de decisão. A aprovação dá direito a um certificado reconhecido em fundamentos de aprendizado de máquina para profissionais. Ele não equivale a uma qualificação credenciada e não atesta habilidades de engenharia.

Quanto custa?

Os fundamentos de aprendizado de máquina estão incluídos em todos os planos. O plano Individual custa USD 79 por mês ou USD 790 por ano. O plano Equipe custa USD 189 por mês ou USD 1,890 por ano e inclui até 3 membros, com acréscimo de USD 49 por mês ou USD 490 por ano para cada membro adicional. Equipes com 25 membros ou mais têm preços por volume. Você começa com um teste grátis de 7 dias, sem precisar de cartão de crédito.