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Esalq/USP está com as inscrições abertas para o curso de Introdução ao Python e Machine Learning

O curso Essential do MBA USP/Esalq visa capacitar profissionais para aplicar conhecimentos em organizações

 

Esalq/USP está com as inscrições abertas para o curso de Introdução ao Python e Machine Learning

A Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Esalq/USP) está com as inscrições abertas para o curso de Introdução ao Python e Machine Learning, de curta duração e realizado no modelo Ensino a Distância (EaD). As aulas do curso Essential, do MBA USP/Esalq, começam no dia 22 deste mês e os interessados não precisam ter conhecimento prévio sobre o software Python.

O curso visa capacitar profissionais para o entendimento e aplicação de técnicas de Analytics e Machine Learning por meio deste software. As inscrições são realizadas por meio do site. É necessário que o aluno já tenha uma graduação para inscrever-se. Um webinar gratuito será realizado na quarta-feira (8) para os que quiserem mais informações sobre o curso e tirar dúvidas.

Um webinar gratuito será realizado na quarta-feira (8) para os que quiserem mais informações sobre o curso e tirar dúvidas

As aulas são totalmente virtuais e ficam disponíveis para livre acesso dos alunos deste curso, que tem certificado USP com carga de 73 horas. Além disso, as aulas contam com legendas automáticas em português da Skylar, que utiliza a inteligência artificial para realizar o reconhecimento de voz, segmentar em tempo de legenda e traduzir.

Programa do curso
O objetivo do curso é elevar conhecimentos de profissionais sobre as práticas de análise e tratamentos de Dados para que possam tomar decisões estratégicas no contexto organizacional. Para isso, aborda assuntos como: clustering e análise de agrupamentos; análise fatorial e PCA (Principal Component Analysis); e análise de correspondência simples e múltipla.

Os alunos também aprenderão estruturas de bancos de Dados, tipos de variáveis e escalas de mensuração; introdução e manuseio do Python; manuseio do Python e plataforma gráfica; GLM – regressão simples e múltipla; GLM – modelos logísticos binários e multinomiais; GLM – modelos para dados de contagem; além de exercícios de Predictive Analytics (Supervised Machine Learning), de Exploratory Analytics (Unsupervised Machine Learning); e modelagem multinível.

Corpo docente
As aulas são ministradas por docentes da USP e profissionais de destaque do mercado de trabalho, para que o aluno tenha acesso a um conhecimento abrangente que reúna a teoria e a prática.

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