Curso online gratuitoModelos Preditivos de Machine Learning

Descrição do curso

Modelos preditivos estão por trás de decisões que afetam crédito, recomendação de produtos, prevenção de fraudes e até apoio a diagnósticos. No curso Modelos Preditivos de Machine Learning, você aprende a construir soluções reais, com foco no que separa um experimento em notebook de um projeto pronto para uso: dados bem preparados, pipeline automatizado e cuidado com qualidade do modelo ao longo do tempo.

A proposta é guiar você do zero até a produção, mostrando como estruturar um fluxo completo de machine learning: coleta e carga de dados, organização para evitar inconsistências, criação de variáveis que realmente agregam sinal, e práticas essenciais de preparação do dataset para treinar modelos mais confiáveis. Você vai entender por que o balanceamento da variável alvo influencia diretamente a performance, como lidar com cenários comuns de classes desproporcionais e por que normalizar pode ser decisivo dependendo do tipo de algoritmo e da escala das variáveis.

Ao longo do curso, o aprendizado acontece com estudos de caso próximos do mercado. Você verá como um modelo pode apoiar decisões de concessão de crédito e cálculo de score, incluindo o uso de algoritmos como Random Forest para classificação. Também entra em sistemas de recomendação, entendendo como representar interações de usuários e itens e por que estruturas como matrizes esparsas ajudam a tornar esse tipo de solução eficiente e escalável. Para ampliar seu repertório, há ainda um cenário aplicado à previsão de doenças cardíacas, reforçando a importância de validação, preparo de dados e atenção especial ao desbalanceamento em problemas sensíveis.

Além de treinar modelos, você aprende a pensar como alguém que entrega produto: como preparar o ambiente de produção, automatizar rotinas e organizar o projeto em arquivos e scripts que suportam execução recorrente e manutenção. Com exercícios ao longo do caminho, você consolida conceitos e ganha segurança para aplicar as mesmas etapas em projetos próprios, seja para portfólio, trabalho ou transição de carreira em Inteligência Artificial e Ciência de Dados.