Tabela de conteúdo
Introdução
Você já pensou em estudar machine learning em Harvard sem pagar nada?
Pois é, eu também pensei nisso e fui atrás para ver se havia alguma maneira de fazer isso, e não é que dá pra estudar de graça?
Nesse artigo iremos falar de 4 opções de cursos das universidades de Harvard e de San Diego na Califórnia, além de um deles ser disponibilizado pela IBM, onde é possível estudar aqui do Brasil, sem precisar desembolsar nenhum centavo, basta força de vontade, uma conexão com a internet e em alguns casos saber um pouco de inglês, mas boa parte dos cursos tem transcrição para o português também. Em outro artigo também falamos sobre treinamentos gratuidos de inteligência artificial disponibilizados pelo Google, caso não tenha lido, clique aqui e leia.
Vem comigo que hoje será direto ao ponto e sem enrolação para você começar logo.
Para abrir a lista dos cursos, vamos começar pela Universidade de Harvard.
Harvard University
1 – Data Science: Machine Learning
Esse curso online é oferecido gratuitamente pela Universidade de Harvard e faz parte do programa de certificação profissional em Data Science da própria universidade, e se você não fala inglês, não se preocupe porque eles prometem entregar os videos transcritos em várias línguas, inclusive o português.
Durante o curso você aprenderá os conceitos básicos de machine learning, como fazer cross-validation para evitar overtraining, vários algoritmos populares de machine learning e irá construir um sistema de recomendação de filmes durante o curso.
A contrapartida de tempo exigida é de 2-4 horas por semana para concluir dentro do prazo.
Abaixo uma breve descrição do curso
Na maioria dos casos as metodologias de ciência de dados mais populares venham do aprendizado de máquina. O que distingue o aprendizado de máquina de outros processos de decisão guiados por computador é que ele constrói algoritmos preditivos usando dados. Alguns dos produtos mais populares que usam aprendizado de máquina incluem reconhecimento de fala, sistemas sugestão de filmes e detectores de spam.
Neste curso, parte do Programa de Certificação Profissional em Ciência de Dados, você aprenderá algoritmos populares de aprendizado de máquina, análise de componentes principais e regularização por meio da construção de um sistema de recomendação de filmes.
Você aprenderá sobre dados de treinamento e como usar um conjunto de dados para descobrir relacionamentos potencialmente preditivos. Ao construir um sistema de recomendação de filmes, você aprenderá como treinar algoritmos usando dados de treinamento para poder prever o resultado de conjuntos de dados futuros. Você também aprenderá sobre overtraining e técnicas para evitá-lo, como validação cruzada. Todas essas habilidades são fundamentais para o aprendizado de máquina.
*Essa descrição foi extraída do próprio site
Acesse o curso diretamente nesse link: Data Science – Machine Learning
2 – Machine Learning and AI with Python
Nesse treinamento você irá ver conteúdo sobre árvore de decisão, ou decision tree, o algoritmo fundamental para compreender o aprendizado de máquina e a inteligência artificial com a liguagem de programação mais utilizada no momento, o Python.
Nesse curso você irá aprender:
Você aprenderá por meio de desafios avançados de ciência de dados a usar os principais algoritmos, como árvore de decisão, modelos de machine learning e etc.
Verá como treinar seu modelo para prever a melhor maneira de lidar com o problema, entenderá como examinar os resultados do machine learning, viés de dados e evitar o ajuste insuficiente ou excessivo dos dados, além de outros.
Para facilitar sua vida, segue abaixo o resumo da descrição do curso.
É hora de tomar uma decisão: praia ou montanha? Na hora de escolher onde você quer passar as férias, pode ser simples. As opções podem ser a ou b. Do ponto de vista da tomada de decisão, é fácil para o cérebro processar esta árvore de decisão. Mas o que acontece quando você se depara com decisões mais complexas e multifacetadas? Você pode fazer uma lista abrangente de prós e contras, classificando as considerações mais importantes. Mas isso pode levar uma quantidade infinita de tempo que você talvez não tenha de sobra. Ao analisar milhares ou milhões de pontos de dados, você e sua organização precisam utilizar uma abordagem mais sofisticada.
A solução? Aproveitar o poder da inteligência artificial (IA) por meio do aprendizado de máquina para aprimorar seus processos de tomada de decisão. O aprendizado de máquina com Python pode não apenas ajudar a organizar os dados, mas as máquinas também podem ser ensinadas a analisar e aprender com conjuntos de dados díspares – formando hipóteses, criando previsões e melhorando decisões.
Em Machine Learning e IA com Python, você explorará o algoritmo mais básico como base para seu aprendizado e compreensão do aprendizado de máquina: árvores de decisão. O desenvolvimento de suas habilidades básicas em aprendizado de máquina criará a base para expandir seu conhecimento e, a partir daí, em algoritmos mais complexos, como aumento de gradiente.
Usando casos reais e conjuntos de dados de amostra, você examinará processos, traçará suas expectativas, revisará os resultados e medirá a eficácia das técnicas da máquina.
Ao longo do curso, você testemunhará a evolução dos modelos de aprendizado de máquina, incorporando dados e critérios adicionais – testando suas previsões e analisando os resultados ao longo do caminho para evitar o overtraining de seus dados, mitigando o overfitting e evitando resultados tendenciosos.
Coloque seus dados para trabalhar por meio de aprendizado de máquina com Python.
*Essa descrição foi extraída do próprio site
Acesse o curso diretamente nesse link: Machine Learning and AI with Python
3 – Data Science: R Basics
Se você não curte muito Python para trabalhar com data science, tem outra opção que também é muito conhecida, o R.
Nesse treinamento oferecido pela Universidade de Harvard, você irá construir a fundação em R, e aprenderá como organizar, analisar e visualizar os dados.
Nesse curso você irá aprender:
O básico da sintaxe R, conceitos de programação em R, como data types, vetores aritméticos, indexação, sorting e etc.
De acordo com o programa, será um curso introdutório para programar em R, com exemplos práticos de resolução de problemas reais dos Estados Unidos.
É uma ótima opção para aprender uma ferramenta robusta e bastante utilizada no mercado.
Para acessar o curso, clique no link: Data Science R basics
University of California UC San Diego
By Transfeo – Own work
4 – Machine Learning Fundamentals
A Universidade da California, oferece gratuitamente o curso sobre os fundamentos do machine learning onde você irá entender o papel do aprendizado de máquina na modelagem, previsão e tomada de decisões baseadas em dados.
Nesse curso você irá aprender:
Classificação, regressão e estimativa de probabilidade condicional, modelos generativos e discriminativos, modelos lineares e extensões para não linearidade usando métodos de kernel e outros mais.
Segundo a descrição do programa, o curso promete ser bem “mão na massa” usando estudo de casos reais pelo mundo e ao final do curso você estará munido do conhecimento necessário para analisar diversos tipos de dados e construir modelos descritivos e preditivos.
Importante: todos os exemplos e tarefas de programação serão em Python, usando notebooks Jupyter.
Também tem dois cursos que são pré requisitos para fazer esse, que também são gratuitos e você verá na página do link abaixo.
Acesse o curso diretamente nesse link: Machine Learing Fundamentals
Curso oferecido pela IBM
5 – Machine Learning with Python: A Practical Introduction
Nesse treinamento introdutório a IBM promete entregar todas as ferramentas necessárias para começar a trabalhar com machine learning usando o Python.
Nesse curso você irá aprender:
Ao final do curso você estará apto a entender as diferenças entre os principais tipos de metodos de machine learning, supervisionado e não supervisionado, construir um modelo preditivo usando o metodo de classificação e discutir com exemplos reais os impactos que essas tecnologias causarão na sociedade.
Eles prometem transformar o conhecimento teórico em prático com muitos laboratórios hands-on, explorando os algoritmos mais populares de classificação, regressão, clusterização, entre vários outros.
Esse curso, irá dar muito material para você iniciar rapidamente sua carreira no machine learning e data science.
Para acessar o curso, clique no link: Machine Learning with Python: A Pratical Introduction
Conclusão
E assim concluimos esse artigo com excelentes opções de treinamento para você dar um salto na sua carreira nesse ano, aproveitando cursos de excelente qualidade ofertados por universidades de renome mundial, sem custos.
Irei deixar os comentários abertos para vocês dizerem o que acharam das opções e também se estão gostando desses textos que trouxemos nos ultimos posts.
Espero que consigam crescer profissionalmente e se tornarem referência nas suas áreas de trabalho.
Vamos em frente, sempre!
Até o próximo.
