Cursos › Dados e Inteligência Artificial
BrevementeCiência de Dados e Inteligência Artificial
Ciência de dados e inteligência artificial aplicadas ao trabalho: Python, modelos de previsão e uso responsável da IA generativa na organização.
Criado por UniSkills
O que vai aprender
- Conduzir um projecto de dados pelo ciclo CRISP-DM, da pergunta ao modelo
- Preparar, explorar e transformar dados com Python e pandas
- Construir, validar e ajustar modelos de regressão, classificação e agrupamento
- Aplicar IA generativa com RAG e APIs, com avaliação das respostas
- Governar o uso da IA: ética, enviesamento, riscos e protecção de dados
- Planificar, implementar e gerir projectos de dados e IA em produção
Este curso inclui
- 24 aulas em 6 módulos
- Questionário em cada módulo
- Exercícios e fichas para descarregar
- Acesso no telemóvel e no computador
- Acesso sem prazo
- Certificado em PDF com código de verificação
Conteúdo do curso
Módulo 1Ciência de Dados nas Organizações e Programação em Python4 aulas
- Ciência de dados, big data e inteligência artificial nas organizações
- Ciclo de vida de projectos de dados: o método CRISP-DM
- Programação em Python: estruturas de dados, funções e controlo de fluxo
- Python para análise: NumPy, ambientes virtuais e Jupyter
- Questionário do móduloAvaliação
Módulo 2Preparação e Análise Exploratória de Dados com Python4 aulas
- Importação, limpeza e integração de dados com pandas
- Análise exploratória e engenharia de variáveis
- Inferência estatística e testes de hipóteses
- Automatização de fluxos de dados: SQL, APIs e relatórios
- Questionário do móduloAvaliação
Módulo 3Visualização de Dados e Business Intelligence4 aulas
- Princípios de percepção visual e escolha do gráfico
- Visualização estatística e interactiva com Matplotlib, Seaborn e Plotly
- Modelação de dados e DAX em Power BI
- Comunicação de resultados com dados para decisores
- Questionário do móduloAvaliação
Módulo 4Aprendizagem Automática (Machine Learning) Aplicada4 aulas
- Regressão linear, regularização e previsão
- Classificação: regressão logística, árvores de decisão e florestas aleatórias
- Validação cruzada, métricas e ajuste de hiperparâmetros
- Aprendizagem não supervisionada: agrupamento e redução de dimensionalidade
- Questionário do móduloAvaliação
Módulo 5Inteligência Artificial Generativa: Aplicações Profissionais e Uso Responsável4 aulas
- Redes neurais, aprendizagem profunda e grandes modelos de linguagem
- Engenharia de instruções (prompts) e avaliação das respostas
- Geração aumentada por recuperação (RAG) e automatização com APIs de IA
- Governação da IA: ética, enviesamento, riscos e protecção de dados
- Questionário do móduloAvaliação
Módulo 6Gestão de Projectos de Ciência de Dados e Inteligência Artificial4 aulas
- Identificação de casos de uso e avaliação do retorno
- Arquitectura de dados: armazéns, lagos de dados e pipelines
- Implementação e operação de modelos em produção (MLOps)
- Planificação, equipas e gestão de projectos de dados e IA
- Questionário do móduloAvaliação
Programa e durações previstos. Podem sofrer pequenos ajustes até à abertura do curso.
Requisitos
- Destinado a licenciados e profissionais que trabalham com dados
- Não exige experiência prévia em Python: o primeiro módulo dá as bases necessárias
- Computador com internet
Descrição
Começa por nivelar a programação em Python e avança para machine learning, IA generativa e gestão de projectos de dados, sempre com exemplos de organizações moçambicanas. O objectivo é saber resolver problemas reais com dados e decidir com segurança sobre projectos de IA.
Para quem é este curso
- Analistas e técnicos que querem dar o passo para a ciência de dados
- Gestores que precisam de decidir sobre projectos de dados e IA
- Profissionais de M&A, finanças, marketing e operações
Certificado de conclusão
Ao terminar todas as aulas e obter pelo menos 70% nas avaliações, recebe um certificado em PDF com o seu nome, a nota final, um código QR e um código de verificação online, pronto a partilhar no LinkedIn.
Avaliações dos alunos
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