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  • 14. Machine Learning e modelagem espacial: modelos supervisionados e não supervisionados aplicados a dados espaciais; validação espacial, modelos de predição espacial, detecção de mudanças com séries temporais de imagens.
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Certificado
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Cronograma
Vendas até: 06/09/2026
Acesso até o dia da prova.
Carga Horária
250 horas
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Conteúdo do curso

Disponível
Modelo entidade-relacionamento
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Linguagem de definição e manipulação de dados (SQL)
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Modelagem multidimensional (esquema estrela).
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Data Warehouse
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Conceitos gerais de Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN e Spark.
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Aprendizado de Máquina
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Aprendizado supervisionado: overfitting e underfitting, regularização. Validação Cruzada, trade off entre variância e viés, conceitos de otimização de hiperparâmetros.
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Aprendizado supervisionado: algoritmos;
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Aprendizado não supervisionado: algoritmos, PCA, Mistura de Gaussianas, Agrupamento Hierárquico, Regras de associação.
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Conceitos em Redes Neurais Artificiais: definições e arquitetura, funções de ativação, método do gradiente, método do gradiente estocástico, algoritmo backpropagation, métodos de inicialização dos pesos, Vanishing Gradients, normas L1 e L2, Dropout e Early Stopping; Redes Neurais Convolucionais e Recorrentes.
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Machine learning aplicado. Visão Computacional: classificação de imagens, detecção de objetos, segmentação de objetos e instâncias.
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Séries Temporais: manipulação, tratamento e visualização de dados;
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Apresentação de Dados
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Médias
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Medidas Separatrizes ou Quantis
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Moda
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Medidas de Variabilidade ou Dispersão
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Análise Combinatória
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Probabilidade
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Variáveis Aleatórias Discretas
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Distribuições Discretas de Probabilidade
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Variáveis Aleatórias Contínuas
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Distribuições Aleatórias Contínuas
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Teoria da Amostragem
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Estimação Pontual e Intervalar
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Testes de Hipóteses
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Disponível
Noções Básicas de Cálculo [Limites, Derivadas e Integral]
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Álgebra Linear I - Espaços Vetoriais
Disponível
Álgebra Linear II - Transformações Lineares; Autovalores e Autovetores

Aulas demonstrativas