Machine Learning Specialist

A Next-Gen IT Academy da Arcitura dedica-se a fornecer um número cada vez maior de diferentes cursos de treinamento e credenciamentos em tecnologias contemporâneas e em áreas de competência dentro da indústria de TI. Inovações importantes e modernas que estão redefinindo o cenário de TI e que atingiram um estado de maturidade suficiente são pesquisadas e documentadas em conjuntos de cursos que formam a base para certificações formais.

OBJETIVOS DO TREINAMENTO

 

Um especialista certificado em Machine Learning entende como e onde as técnicas de aprendizado de máquina são mais bem utilizadas para gerar valor comercial. 

Machine Learning Specialist - Certificados

Algoritmos de aprendizado de máquina e design de sistema são de segunda natureza para o especialista certificado em Machine Learning, que possui ainda um conhecimento profundo de abordagens de aprendizado de modelo, práticas de análise e padrões.

Módulo 01

01

Fundamentos de Machine Learning

Este curso fornece uma visão geral fácil de entender sobre Machine Learning para qualquer pessoa interessada em como funciona, o que pode e o que não pode fazer e como é comumente utilizado para apoiar as metas de negócios. O curso cobre tipos de algoritmos comuns e explica melhor como os sistemas de aprendizado de máquina funcionam nos bastidores. O curso básico dos materiais é acompanhado de um suplemento informativo que cobre uma gama de algoritmos e práticas comuns.

Os principais tópicos abrangidos são:

  • Drivers de negócios e tecnologia de aprendizado de máquina;
  • Benefícios e desafios do aprendizado de máquina;
  • Cenários de uso de aprendizado de máquina;
  • Conjuntos de dados, dados estruturados, não estruturados e semiestruturados;
  • Modelos, Algoritmos, Treinamento e Aprendizagem de Modelos;
  • Como funciona o aprendizado de Machine Learning;
  • Coleta e pré-processamento de dados de treinamento;
  • Algoritmo e Seleção de Modelo;
  • Modelos de treinamento e implantação de modelos treinados;
  • Algoritmos e práticas de aprendizado de Machine Learning;
  • Aprendizagem supervisionada, classificação e árvore de decisão;
  • Regressão, Métodos de Conjunto e Redução de Dimensão;
  • Aprendizagem e agrupamento não supervisionados;
  • Aprendizagem Semi-Supervisionada e de Reforço;
  • Práticas recomendadas de aprendizado de Machine Learning;
  • Como funcionam os sistemas de aprendizado de Machine Learning;
  • Mecanismos comuns de aprendizado de Machine Learning;
  • Como os mecanismos são usados ​​no treinamento do modelo;
  • Aprendizado de Machine Learning, Aprendizado Profundo e Inteligência Artificial (IA).

 

Conteúdos:

Este curso está disponível como parte de um Kit de Estudo da Arcitura em formatos impressos e de eLearning. Além dos materiais base do curso utilizados durante as oficinas de treinamento, materiais adicionais criados para fins de auto estudo também estão inclusos.

  • Livro de exercícios (1 de 3);
  • Guia de preparação para o exame (1 de 3);
  • Algoritmos de Aprendizado de Machine Learning e Suplemento de referência de práticas;
  • Cartaz da legenda do símbolo;
  • Cartaz do mapa mental;
  • Flashcards;
  • Gravação do Tutor de Áudio.
Este curso está disponível online como parte de um Kit de Estudo eLearning
Este curso está disponível online como parte de um Kit de Estudo eLearning

Módulo 02

02

Machine Learning Avançado

Este curso investiga os muitos algoritmos, métodos e modelos de práticas contemporâneas de aprendizado de Machine Learning para explorar como uma variedade de diferentes problemas de negócios podem ser resolvidos utilizando e combinando técnicas comprovadas de aprendizado de Machine Learning.

Os principais tópicos abrangidos são:

  • Padrões de exploração de dados;
  • Computação de tendência central, computação de variabilidade;
  • Computação de Associatividade, Computação Gráfica de Resumo;
  • Padrões de redução de dados;
  • Seleção de recursos, extração de recursos;
  • Padrões de organização de dados;
  • Imputação de recursos, codificação de recursos;
  • Discretização de recursos, padronização de recursos;
  • Padrões de aprendizagem supervisionados;
  • Previsão Numérica, Previsão de Categoria;
  • Padrões de aprendizagem não supervisionados;
  • Descoberta de categoria, descoberta de padrão;
  • Padrões de avaliação de modelo, modelagem de linha de base;
  • Avaliação de desempenho de treinamento, avaliação de desempenho de previsão;
  • Padrões de otimização de modelo;
  • Ensemble Learning, Frequent Model Retraining;
  • Implementação de modelo leve, aprendizado de modelo incremental.

Conteúdos

Este curso está disponível como parte de um Kit de Estudo da Arcitura em formatos impressos e de eLearning. Além dos materiais base do curso utilizados durante as oficinas de treinamento, materiais adicionais criados para fins de auto estudo também estão inclusos.

  • Livro de exercícios (2 de 3);
  • Guia de preparação para o exame (2 de 3);
  • Cartaz do mapa mental;
  • Pôster de mapeamento de padrões e mecanismos;
  • Flashcards;
  • Gravação do Tutor de Áudio.
Este curso está disponível online como parte de um Kit de Estudo eLearning
Este curso está disponível online como parte de um Kit de Estudo eLearning

Módulo 03

03

Laboratório em Machine Learning

Este módulo do curso apresenta aos participantes uma série de exercícios e problemas que são projetados para testar sua capacidade de aplicar seus conhecimentos dos tópicos abordados em cursos anteriores. Concluindo este laboratório, ajudará a destacar as áreas que requerem mais atenção e comprovar proficiência em sistemas e técnicas de aprendizado de Machine Learning, como eles são aplicados e combinados para resolver problemas do mundo real.

Para a entrega deste curso de laboratório ministrado por instrutor, o Instrutor Certificado trabalha em estreita colaboração com os participantes para garantir que todos os exercícios sejam realizados completamente e com precisão. Os participantes podem ter voluntariamente exercícios revisados ​​e avaliados como parte da conclusão da aula. Para conclusão individual deste curso como parte de um kit de estudo, um número de suplementos é fornecido para ajudar os participantes a realizar exercícios com orientação.

Conteúdos:

Este curso está disponível como parte de um Kit de Estudo da Arcitura em formatos impressos e de eLearning. Além dos materiais base do curso utilizados durante as oficinas de treinamento, materiais adicionais criados para fins de auto estudo também estão inclusos.

 

  • Livro de exercícios (3 de 3);
  • Guia de preparação para o exame (3 de 3);
  • Cartaz do mapa mental;
  • Flashcards;
  • Gravação do Tutor de Áudio.
Este curso está disponível online como parte de um Kit de Estudo eLearning
Este curso está disponível online como parte de um Kit de Estudo eLearning

EXAME DE APROVAÇÃO

O Exame ML90.01 deve ser concluído com uma nota de aprovação para a obtenção dessa certificação. Para mais informações, visite www.arcitura.com/machine-learning-specialist/.

Saiba mais sobre como agendar esse exame em um centro de testes da Pearson VUE ou por entrega por meio do Proctoring on-line da Pearson VUE, visitando www.pearsonvue.com/arcitura.

Este exame pode estar disponível para entrega no local e supervisão (proctoring) por um instrutor certificado da Arcitura em workshops abertos e privados autorizados. Workshops abertos que incluem supervisão de exames no local estão listados na página Calendário do Workshop.

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Os exames aprovados com uma nota 10 ou mais pontos percentuais maior do que a nota de aprovação são considerados aprovados com menção honrosa.

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Parque Tecnológico de Brasília Lote 04, Bloco B, 1º Andar 70.635-815 Brasília - DF

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