Programa de Capacitação em Ciência de Dados com a SOMMA (PCCD - SOMMA)

(Inclui fundamentos de ciência de dados, machine learning e PLN)

  Objetivos


Torná-lo capaz de desenvolver, validar, colocar em produção na sua empresa e comercializar soluções baseadas em inteligência artificial usando a SOMMA, e prover os fundamentos para que você seja capaz de avaliar soluções baseadas em machine learning, deep learning e processamento de linguagem natural e seus resultados.

 

   Público alvo


Programa desenvolvido para profissionais com diferentes perfis e áreas, com nível educacional médio ou superior, que adota conceitos básicos de matemática e estatística abordados em cursos de nível médio.

 

 Conteúdo e Carga Horária


Módulo 1 - Possui oito capítulos e faz uma introdução conceitual à Ciência de Dados cobrindo, entre outros, os seguintes temas: história da Inteligência Artificial, carreiras em Ciência de Dados e Paradigmas de Aprendizagem. O módulo aborda também o fluxo do processo analítico: preparação dos dados, análise estatística e visualização de dados, aprendizagem não-supervisionada, aprendizagem supervisionada, mineração de regras de associação e motores de recomendação e análise de dados não estruturados (documentos). Ao final de cada capítulo há uma lista de exercícios online com gabarito disponível para uma auto-avaliação da aprendizagem. O Módulo 1 é encerrado com uma Masterclass online (live) na qual os participantes terão uma visão geral do módulo e poderão tirar eventuais dúvidas. O tempo total para a conclusão desse módulo gira em torno de 12h de dedicação.

Módulo 2 - Totalmente dedicado ao desenvolvimento de aplicações analíticas utilizando a SOMMA, a primeira plataforma de IA e Data Analytics totalmente desenvolvida na América Latina. Esse módulo possui cinco capítulos sequenciais: visão geral da SOMMA (Capítulo 1), operações com bases de dados, pré-processamento e análises matemáticas e estatísticas (Capítulo 2), como construir aplicações de aprendizagem de máquina (Machine Learning) (Capítulo 3), construção de soluções de análise de textos e processamento de língua natural usando a SOMMA (Capítulo 4) e como construir diferentes motores de recomendação com a plataforma (Capítulo 5). O tempo estimado de dedicação para o Módulo 2 é de 16h, mas pode variar conforme a profundidade e criatividade na construção de suas aplicações. A SOMMA é uma plataforma intuitiva e flexível, permitindo que um mesmo problema seja resolvido de várias formas diferentes.

Módulo 3 - Inicia com a apresentação de metodologia exclusiva e proprietária da AXONDATA para o planejamento e desenvolvimento de projetos de IA e data analytics. No início deste módulo os alunos têm contato com o Canvas de Mapeamento Analítico, ferramenta cujo objetivo é direcionar e facilitar a construção de soluções analíticas para problemas diversos. Em seguida, é apresentado o Canvas do Processo Analítico, que permite, de forma visual, interativa e dinâmica, projetar a solução analítica completa. Em seguida o módulo traz uma aula sobre a construção de painéis informativos, ou dashboards, utilizando uma ferramenta gratuita de mercado. Ao final do módulo e do programa de capacitação é apresentado um roteiro para o desenvolvimento de um projeto analítico completo usando a SOMMA e a nossa metodologia de estruturação de projetos. A estimativa para conclusão do módulo é de 8h.

 

   Apresentação de projeto

 

Pitch de apresentação dos projetos desenvolvidos pelos alunos, consolidando toda a jornada de aprendizagem. A certificação requer a conclusão desta etapa que é estimada em 2h, entre preparação e apresentação.

 

    Investimento


R$ 2000,00. O PCCD-SOMMA é gratuito para quem contrata a Axondata para o desenvolvimento de motores analíticos ou para quem contrata a SOMMA por no mínimo 3 meses. Para cupons promocionais ou para conversar mais sobre o PCCD-SOMMA, entre em contato.

Com quem você vai aprender

Leandro de Castro
Cientista Chefe e Instrutor

Leandro de Castro é Doutor em Engenharia de Computação pela Unicamp com pós-doutorado pelas Universidades de Kent em Canterbury na Inglaterra e de Salamanca na Espanha. Pesquisador em Inteligência Artificial há 25 e empreendedor na área desde 2006. É autor de quatro livros de IA e foi co-fundador de três startups de tecnologia antes de co-fundar a AXONDATA, onde atua como Diretor Científico. É fundador e coordenador do Laboratório de Computação Natural e Aprendizagem de Máquina (LCoN) da Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Contato: [email protected]

Com quem você vai aprender

Rodrigo Pasti
Cientista de Dados e Instrutor

Diretor de Projetos na AXONDATA, possui graduação em Engenharia de Computação pela Universidade São Francisco, Mestrado em Informática pela Universidade Católica de Santos, Doutorado pela Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da Universidade Estadual de Campinas e Pós-doutorado pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica da Universidade Presbiteriana Mackenzie. Suas especialidades são Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina, Mineração de Dados, Otimização, Pesquisa Operacional e Computação Natural.

Contato: [email protected]

Com quem você vai aprender

Equipe de Suporte
AXONDATA

Guilherme Raiol

Cientista de Dados na AXONDATA e mestrando em Engenharia Elétrica e Computação pela Universidade Presbiteriana Mackenzie. Bacharel em Sistemas de Informação pela Unesp/Bauru, tendo realizado intercâmbio sanduíche no curso de Engenharia de Sistemas de Informação, no nível Master 2, no Institute Polytechnique de Grenoble - França.

Contato: [email protected]

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