40h horas de conteúdo
Neste curso, o aluno terá uma visão geral dos principais algoritmos de Machine Learning, aprendendo a aplicá-los criticamente com ferramentas open source como Python, Spark, Hadoop, PySpark, Numba, TensorFlow e Keras, além de receber um roadmap abrangente que cobre Ciência de Dados, Machine Learning e Processamento de Alto Desempenho (HPC).
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Não somos uma plataforma de vídeos. Somos uma escola com metodologia própria, ambiente prático e instrutores que estão no mercado.
IA especializada em TI disponível 24h para tirar dúvidas durante o curso — sem esperar fórum.
VMs pré-configuradas que replicam ambientes reais de produção — sem precisar configurar nada na sua máquina.
Aula ao vivo com o instrutor para tirar dúvidas, revisar pontos críticos e receber mentoria.
Certificado digital com QR code de verificação — reconhecido pelas principais empresas de TI.
Ciência de dados não é só treinar um modelo — é entender onde Big Data, Machine Learning e processamento de alto desempenho se encaixam. Montei este curso pra dar essa visão completa: você passa por Pandas, Spark, algoritmos de ML e Deep Learning com TensorFlow, sempre com casos reais. No fim, você não decora biblioteca: entende o ofício do cientista de dados e sabe qual caminho seguir.
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Após a matrícula, você tem acesso ao conteúdo na plataforma da 4Linux (aia.4linux.com.br) e pode assistir às aulas quantas vezes quiser dentro do período de acesso do seu plano. Consulte as condições vigentes no ato da compra.
Você vai precisar de um computador com acesso à internet e navegador. As ferramentas e o ambiente de laboratório usados nas práticas são apresentados ao longo do curso, com as instruções de preparação — nada que exija configuração prévia antes de começar.
Você não estuda sozinho: conta com o suporte de instrutores especialistas da 4Linux para tirar dúvidas técnicas, além do apoio da nossa IA, disponível para ajudar a qualquer momento durante os estudos. Assim você combina a experiência de quem vive a área com a agilidade da inteligência artificial.
Sim, é recomendável já ter os fundamentos de Python — o curso usa a linguagem como base para trabalhar com Big Data e Machine Learning. Se você ainda não tem essa base, o ideal é fazer antes o Python Fundamentals.
Não é obrigatório. O curso conduz o uso do Apache Spark e das técnicas de ML na prática, partindo do processamento de grandes volumes de dados até a construção de modelos. Uma base de Python e de lógica de dados ajuda a aproveitar melhor o conteúdo.
Você aprende a processar grandes volumes de dados com o Apache Spark e a construir modelos de Machine Learning com Python — do tratamento e análise dos dados até o treinamento de modelos, entrando de fato no mundo de dados e IA.
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