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[Formação] Machine Learning (nível avançado) – 2ª edição

Formação Online 12-07-2021

Com mais de 20 milhões de utilizadores em todo o mundo, a linguagem de programação Python tornou-se numa ferramenta de eleição para análise e modelação de dados em ambiente científico e empresarial. Tendo o número de utilizadores vindo a crescer anualmente a uma taxa de 10%, a linguagem Python está atualmente implementada nas actividades diárias de um número cada vez maior de organizações públicas e privadas. Com uma comunidade numerosa e bastante activa, as funcionalidades desta poderosa linguagem têm vindo a estender-se para diversas áreas, sendo a área de Machine Learning uma das que tem registado maior atenção. Atualmente a linguagem Python é uma poderosa ferramenta open-source multiplataforma para tarefas de data mining, classificação e modelos preditivos, fazendo uso das suas fortes capacidades gráficas e estatísticas para automatização, interpretação e análise de grandes quantidades de informação.

 

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FORMADOR/A

Nelson Pires

Licenciado em Física Aplicada – ramo Óptica pela Universidade do Minho e em Ciências de Engenharia – perfil Engenharia Geográfica, Mestre e Doutorado em Engenharia Geográfica pela Faculdade de Ciências da Universidade do Porto. É actualmente professor auxiliar convidado da Faculdade de Ciências da Universidade do Porto, assegurando a docência em várias disciplinas da Licenciatura em Engenharia Geoespacial, Mestrado em Engenharia Geográfica e Mestrado em Deteção Remota. Ao longo do seu percurso profissional tem vindo a desenvolver trabalho em vários domínios da Detecção Remota e análise geoespacial. Apoiante da filosofia e de soluções open-source há vários anos, todo o seu trabalho é desenvolvido usando ferramentas de código aberto, onde a linguagem Python faz parte integrante dos seus processos e rotinas de trabalho. Autor e co-autor de várias comunicações e de artigos científicos de âmbito nacional e internacional.

 

CONTEÚDOS PROGRAMÁTICOS

Módulo I – Conda e Powershell

Módulo II – Pré-Processamento da informação

Módulo III – Classificação Supervisionada e Não-supervisionada

Módulo IV – Regressão e Clustering

 

OBSERVAÇÕES

Conteúdos disponíveis para autoestudo, na página do Curso.

 

PREÇOS

Preço membro € 20

Preço não membro € 120

Membro Estudante: Gratuito

 

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