Você está cansado de ser a única pessoa na sua roda de amigos que não sabe nada sobre Machine Learning?

Faça já sua inscrição no curso Introdução à Machine Learning
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DIAS 28 E 29 DE OUTUBRO DAS 08:00 ÀS 10:00 HORAS (HORÁRIO DE BRASÍLIA)
100% ONLINE E AO VIVO

Como é o curso Introdução à Machine Learning?

Neste curso ao vivo e online você vai aprender os conceitos básicos relacionado a machine learning para que você possa iniciar sua caminhada para aprender análises de ponta como floresta aleatória, máquina vetor de suporte e rede neural artificial, entre outras.

Benefícios

Material em PDF

Todos os materiais do curso serão disponibilizado aos alunos

Grupo no Whatsapp exclusivo

Acesso ao grupo exclusivo do curso para tirar suas dúvidas com o professor e demais alunos

6 meses de acesso às aulas gravadas

Para você ver e rever sempre que precisar

Emissão de Certificado

Certificado de 4 horas válido em todo território nacional

Material Extra

Acesso a materiais extras que serão disponibilizados pelo professor

Programação do Curso

Para melhorar o aprendizado, o curso será dividido em dois dias. Todas as aulas serão gravadas com disponibilidade de 6 meses

– Conceitos básicos
– Aprendizado supervisionado e não supervisando
– Avaliação da performance do modelo de machine learning

– Avaliação de imagens via deep learning
– Avaliação de texto via deep learning

Para quem é o curso?

Estudantes

Graduação, Mestrado e Doutorado que desejam desenvolver sua pesquisa

Iniciantes

Quem deseja começar o aprendizado em analise de dados mesmo sem nenhum conhecimento prévio

Profissionais

Pessoas que querem se tornar analista de dados profissonalmente

Recolocação Profissional

Profissionais de outra área que desejam mudar de carreira

O que dizem nossos clientes

Os Cursos que fiz na empresa me ajudaram muito. Aprendi a realizar e utilizar análises estatísticas que há muito tempo pretendia. Assim através dos cursos realizados na Analise, me ajudaram a evoluir em meus artigos. Principalmente ao utilizar o programa Rbio que é uma ferramenta extremamente simples, utilizando-o em análises como testes de comparação de médias além de várias técnicas em análises multivariadas. Obrigado!
Diego Oliveira Ribeiro
5/5
Pontos positivos: a didática, atenção e disponibilidade do professor. Pontos negativos: a heterogeneidade da turma (algumas dúvidas eram muito aleatórias e básicas, fora do escopo), porém foram momentos pontuais em que isso ocorreu, sem prejudicar o andamento geral.
Rodrigo Sequinel
4/5
Quanto a didática do professor: excelente, com explicações muito claras, não deixando questões sem serem respondidas. Compreende que há alunos no curso de diferentes níveis de conhecimento. Quanto ao horário do curso: poderia ter outras opções, pois para quem trabalha fica difícil assistir.
Valderi Luzi Dressler
5/5
Além do curso ser ótimo o Leonardo responde todas as perguntas e é muito paciencioso (não sei como ele consegue ser tanto ahahahha). Não vejo nenhum ponto negativo
Jaisson
5/5
Positivos: curso essencial na emancipação intelectual, no sentido de nos permitir realizar análises e explorar bases de forma autônoma e independente. O Leonardo Peixoto é excelente Professor, pois tem domínio sobre o assunto e uma "paciência de Jó".
Negativos: acho que perdemos muito tempo com instalação e poderíamos ter avançado mais no conteúdo, muito restrito ao básico do básico.
Sugestão: talvez, para ampliarem a questão do conteúdo, trazer elementos de estatística básica, uma espécie de nivelamento.
Márcio Ferreira Rocha
4/5
Curso introdutório muito bom, vi participação de muitos inscritos. interessante, uso o Matlab, Excell, Origin e agora com o software R aprendi a lidar melhor com a Estatística.
Eloi Alves da Silva Filho
5/5

Conheça o professor: Leonardo de Azevedo Peixoto

Leonardo é engenheiro agrônomo pela Universidade Federal do Espirito Santo, com mestrado e doutorado na área de genética e melhoramento pela Universidade Federal de Viçosa. Possui experiência internacional na Iowa State University aplicando técnicas avançadas de programação em R. Trabalhou 3 anos como Data Scientist Specialist na empresa Bayer. Tem experiência de mais de 10 anos utilizando o software R para análises estatísticas nas mais variadas áreas tais como estatística experimental, análise multivariada, inteligência artificial, modelos mistos e seleção genômica. Possui mais de 40 artigos científicos publicados aplicando diferentes metodologias de análise de dados tais como, estatística experimental, modelos de regressão, análise multivariada e machine learning. Atualmente, é professor das disciplinas Softwares Aplicados ao Melhoramento e Delineamentos Experimentais no Melhoramento da UNIS, e sócio fundador e professor da empresa Analise.

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Você poderá acessar o conteúdo do curso sempre que quiser por 6 meses.

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