Na era do digital, com a massificação da informação recolhida e armazenada, a área do Machine Learning (ML) tem ganho peso como resposta a questões como otimizar processos existentes, encontrar soluções eficientes, ou prever comportamentos futuros. Indústrias de todos os sectores usam atualmente ML em projetos para filtragem de spam, deteção de fraudes, identificação e previsão de patologias em estruturas, optimização de infraestruturas de transporte, classificação automática de diagnósticos médicos, previsão e planeamento de stock, e muitos outros. Os modelos de ML permitem tomar decisões educadas, reduzir recursos, melhorar tempos de resposta, e solucionar desafios de elevada complexidade, muitas vezes inatingíveis pelo processo humano.
Competência de saída
Com esta formação, pretende-se que o formando compreenda quais os fundamentos dos algoritmos e metodologias de Machine Learning usadas, que saiba justificar a escolha de uma abordagem a um determinado problema, que consiga aplicar os algoritmos a novos conjuntos de dados, e finalmente, que consiga avaliar e criticar os resultados obtidos.
A formação é destinada a todas as pessoas que tenham reduzida experiência com técnicas de Machine Learning e linguagem Python, sendo no entanto necessário que haja um conhecimento geral de conceitos de programação e processos envolventes.
José Neto
Mestre em Engenharia Civil com especialização em Estruturas pela Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto. Encontra-se a terminar o Doutoramento em Engenharia Civil na mesma Instituição. Ao longo do seu percurso profissional tem desenvolvido trabalhos na área da ferrovia, dedicados à interação comboio-via, à dinâmica de veículos ferroviários e à identificação da condição da via com recurso a metodologias baseadas em sistemas onboard. Atualmente, é data scientist numa consultora internacional, onde executa projetos para o departamento de CRM (Customer Relationship Management).
Idioma: Português
Carga horária em sessões síncronas: não aplicável
Carga horária em sessões assíncronas (estimativa de tempo de autoestudo, fórum e etapas sem intervenção síncrona dos formadores): 17h
Ação de formação totalmente constituída por sessões assíncronas e outro material para autoestudo (vídeos didáticos e componentes de estudo). Cada formando pode gerir o seu tempo de autoestudo.
Serão disponibilizados quatro módulos de conteúdos pedagógicos nas seguintes datas, ficando disponíveis até ao último dia da ação de formação:
– Módulo 1: 01/04/2025
– Módulo 2: 03/04/2025
– Módulo 3: 07/04/2025
– Módulo 4: 08/04/2025
Avaliação: 17/04/2025 (21h às 23h59m).
Certificação:
Concluída a ação de formação com aproveitamento, será emitido um Certificado de Formação Profissional, com aprovação (sem classificação atribuída), na plataforma SIGO.
Preço Membro:
Preço Não Membro
Preço Estudante:
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