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Visão geral

Machine Learning e Natural Language Processing definem o atual estado da arte da Inteligência Artificial. Essas tecnologias, que são uma forma de mineração de dados e análise de dados, aprendem continuamente com as informações fornecidas. Eles reconhecem padrões ocultos que freqüentemente fornecem vantagens competitivas dramáticas a custos relativamente baixos para a organização. Essas tecnologias estão criando melhorias significativas na forma como trabalhamos, interagimos e vivemos produzindo eficiências nunca antes imaginadas. Esses métodos estão sendo aplicados em uma ampla variedade de setores, incluindo: vendas, marketing, publicidade, assistência médica, justiça criminal, suporte financeiro ao cliente e novos setores legais, como carros autônomos e casas automatizadas altamente eficientes. As organizações de hoje usam esses métodos não apenas para melhorar suas principais operações de negócios, mas também para desenvolver novos modelos de negócios.

Quem deve se inscrever

Este programa destina-se a profissionais de diversas indústrias e funções de trabalho que buscam ajudar sua organização a alavancar a enorme quantidade de dados que coletam e desenvolver sistemas de autodesenvolvimento que melhoram a capacidade de suas organizações de competir no mercado global. Os cargos específicos que se beneficiariam desse programa incluem: Marketing, Vendas, Analistas de Negócios, Engenheiros de Dados, Analistas de Dados, Cientistas da Computação, Administradores de Banco de Dados, Pesquisadores, Estatísticos e profissionais que buscam ampliar suas habilidades nesse campo de alta demanda enquanto aproveitam seu conhecimento exclusivo de domínio.

Insight da carreira

Resumo do trabalho para cientistas da informática e da informação nos Estados Unidos.

  • Empregos: 27,963 (2016)
  • Crescimento Projetado: 10,20% (2017-2027)
  • Salário Anual: $ 88k- $ 141k (25º-75º Percentil)

Benefícios do programa

  • Aprenda com os especialistas do setor como aplicar a arte e a ciência da máquina e o aprendizado profundo para fornecer novos insights e melhorar a competitividade de seus negócios
  • Explicar que tipos de problemas são mais adequados para aprendizado de máquina e quais são os melhores para aprendizado profundo
  • Entender e aplicar ferramentas de software de aprendizado de máquina e profunda usadas na indústria para solucionar problemas de negócios
  • Explicar uma variedade de algoritmos de aprendizagem e como eles são aplicados para entender as diferenças entre processos não supervisionados, semi-supervisionados, supervisionados e de reforço
  • Aprenda metodologias e ferramentas para aplicar algoritmos usando uma ampla variedade de tipos de dados reais, incluindo texto estruturado e não estruturado, vídeo e imagens de fontes internas ou externas (por exemplo, dados da Web raspados) e avaliar seu desempenho
  • Determinar os kits de ferramentas de software relacionados a serem considerados e como integrá-los aos fluxos de trabalho de dados existentes
  • Utilize blocos de construção básicos, princípios gerais e tecnologias de nuvem, como o Amazon Web Services (AWS), para projetar algoritmos de aprendizado de máquina
  • Aprenda as ferramentas e técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PNL) e seu uso na análise de conteúdo gerado por humanos
  • Entenda armadilhas e desafios comuns usando redes neurais e ferramentas de aprendizagem profunda
  • Entenda quais máquinas de hardware ou virtuais são necessárias para o aprendizado profundo
  • Explicar a diferença entre a máquina e aprendizagem profunda versus técnicas tradicionais de análise de dados estatísticos

Horário do curso

Cursos requeridos

  • Ferramentas e Técnicas para Aprendizado de Máquina (2 unidades)
  • Redes Neurais Artificiais (2 unidades)
  • Mineração e análise de texto (2 unidades)

Cursos eletivos (mínimo 4 unidades)

  • Introdução ao Big Data (2 unidades)
  • Introdução à Ciência de Dados (3 unidades)
  • Introdução ao Predictive Analytics (2 unidades)
  • Programação R (2 unidades)
  • Introdução à programação com Python (2 unidades)
  • Revisão de Matemática para Data Science e Analytics (2,5 unidades)

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Programa ministrado em:
Inglês

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Última actualização July 6, 2018
Este curso é Online
Start Date
Inscrições abertas
Duration
9 - 15 meses
Meio período
Tempo integral
Price
3,705 USD
custo médio
Deadline
Por locais
Por data
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Prazo de inscrição

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