Aula demonstrativa disponível
Download liberado

Os conteúdos de Segurança Digital estão sendo abordados no curso: Tecnologia da Informação e Segurança Cibernética

Garantia de Satisfação OU SEU DINHEIRO DE VOLTA
Se você, dentro do período de 7 dias não estiver satisfeito, nós devolveremos seu dinheiro
Veja as regras
R$ 220,00
ou 12x de R$ 18,33
Certificado
Ao final do curso receba um certificado de conclusão
Cronograma
Vendas até: 13/12/2026
Acesso até o dia da prova.
Carga Horária
69 horas
Garantia de Satisfação OU SEU DINHEIRO DE VOLTA
Se você, dentro do período de 7 dias não estiver satisfeito, nós devolveremos seu dinheiro
Veja as regras

Conteúdo do curso

Dados estruturados e não estruturados. Dados abertos. Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados. Processos de ETL.
Disponível
Formatos e tecnologias: XML, JSON, CSV.
Baixar
Disponível
Representação de dados numéricos, textuais e estruturados; aritmética computacional.
Baixar
Disponível
Técnicas para pré-processamento de dados.
Disponível
Noções do modelo CRISP-DM. Técnicas e tarefas de mineração de dados. Classificação. Regras de associação. Análise de agrupamentos (clusterização). Detecção de anomalias. Modelagem preditiva.
Baixar
Disponível
Exploração de dados: conceituação e características.
Baixar
Disponível
Conceitos de Machine Learning: fontes de erro em modelos preditivos, validação e avaliação de modelos preditivos, underfitting, overfitting e técnicas de regularização, otimização de hiperparâmetros, separabilidade de dados, redução da dimensionalidade. Modelos lineares, árvores de decisão, redes neurais feed-forward, classificador Naive Bayes.
Baixar
Disponível
Algoritmos de Machine Learning.
Baixar
Disponível
Conceitos de Processamento de Linguagem Natural (PLN): semântica vetorial, redução de dimensionalidade, modelagem de tópicos latentes, classificação de textos, análise de sentimentos, representações com n-gramas.
Baixar
Disponível
Linguagem Python: sintaxe, variáveis, tipos de dados e estruturas de controle de fluxo. Estruturas de dados, funções e arquivos.
Disponível
Bibliotecas: NLTK, Tensor Flow, Pandas, Numpy, Sklearn, Scipy.
Baixar

Aulas demonstrativas