Compartilhe

Dicas Extras

- Dicas e Ferramentas: Utilize ferramentas como Jupyter Notebook para experimentação e visualize dados com ferramentas como Tableau ou Power BI para insights mais profundos.
- Informações Adicionais: É recomendado que os participantes tenham habilidades em Python e conhecimento básico em bibliotecas como NumPy e Pandas para melhor aproveitamento do minicurso.

Passo a Passo

Passo 1 - Introduzir os conceitos básicos de Inteligência Artificial e sua importância na análise de dados, detalhando como a IA pode automatizar e otimizar este processo.

Passo 2 - Apresentar as etapas do fluxo de trabalho de análise de dados, desde a coleta até a visualização, enfatizando o papel da IA em cada etapa.

Passo 3 - Ensinar a coletar dados de diferentes fontes, como bases de dados públicas, APIs e web scraping, destacando as ferramentas mais utilizadas.

Passo 4 - Explicar o pré-processamento de dados, incluindo limpeza, normalização e transformação de dados, com exemplos práticos utilizando bibliotecas como Pandas.

Passo 5 - Demonstrar como realizar uma análise exploratória de dados (EDA) utilizando técnicas estatísticas e ferramentas de visualização como Matplotlib e Seaborn.

Passo 6 - Introduzir conceitos de aprendizado de máquina e explicar a diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado, apresentando exemplos de algoritmos comumente usados.

Passo 7 - Ensinar a implementar um modelo de aprendizado de máquina simples utilizando Python e scikit-learn, incluindo a divisão de dados em treinamento e teste.

Passo 8 - Mostrar como avaliar o desempenho do modelo utilizando métricas como acurácia, precisão e recall, e a importância de ajustar hiperparâmetros.

Passo 9 - Apresentar métodos de visualização de resultados, como matrizes de confusão e gráficos de curvas ROC, para facilitar a interpretação dos resultados.

Passo 10 - Finalizar o minicurso com um estudo de caso prático onde os participantes aplicarão os conhecimentos adquiridos para resolver um problema real de análise de dados utilizando IA.

Passo 11 - ### Extras:

Passo 12 - - Dicas e Ferramentas: Utilize ferramentas como Jupyter Notebook para experimentação e visualize dados com ferramentas como Tableau ou Power BI para insights mais profundos.

Passo 13 - - Informações Adicionais: É recomendado que os participantes tenham habilidades em Python e conhecimento básico em bibliotecas como NumPy e Pandas para melhor aproveitamento do minicurso.

Como usar IA para análise de dados

Aprenda a aplicar IA em análise de dados com técnicas práticas e ferramentas eficientes neste minicurso para profissionais intermediários.

4 horas

Intermediario

Este minicurso é voltado para profissionais com nível de experiência intermediário que desejam aprender a aplicar Inteligência Artificial em processos de análise de dados. Através de uma abordagem prática, os participantes aprenderão a utilizar ferramentas e algoritmos de IA para extrair insights significativos a partir de conjuntos de dados. O curso abordará tópicos como pré-processamento de dados, exploração de dados com técnicas de aprendizado de máquina, e a interpretação de resultados gerados. Ao final do minicurso, os participantes estarão aptos a implementar soluções de IA em projetos reais, aumentando a eficiência e a qualidade das análises de dados em suas organizações.