Bootcamp-Analista-de-Machine-Learning

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Bootcamp-Analista-de-Machine-Learning

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Bootcamp Analista de Machine Learning realizado pela IGTI

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`Certificado:` [Acesse aqui](https://github.com/masedos/Bootcamp-Analista-de-Machine-Learning/blob/master/Fernandes%20Macedo%20RibeiroBootcamp%20Analista%20de%20Machine%20Learning.pdf)

`Duração:` 2 meses, 148 horas

bootcamp: [https://www.igti.com.br/custom/bootcamp-analista-de-machine-learning/](https://www.igti.com.br/custom/bootcamp-analista-de-machine-learning/)

Este bootcamp da [IGTI](https://www.igti.com.br/), tem como objetivo estudar a teoria por trás do Machine Learning e praticar através dos desafios aplicados em situações do mundo real.
Assim possibiliou que pudesse estudar através de desafios semanais sucessivos que evoluem em complexidade e abrangência.

## Conteúdo do bootcamp

Nos links abaixo de cada módulo disponibilizo materiais de trabalhos práticos e desafios estudados no bootcamp:

|[ABERTURA](https://github.com/masedos/Bootcamp-Analista-de-Machine-Learning/tree/master/Abertura) |[MÓDULO 1](https://github.com/masedos/Bootcamp-Analista-de-Machine-Learning/tree/master/M%C3%B3dulo%201)|[MÓDULO 2](https://github.com/masedos/Bootcamp-Analista-de-Machine-Learning/tree/master/M%C3%B3dulo%202) |[MÓDULO 3](https://github.com/masedos/Bootcamp-Analista-de-Machine-Learning/tree/master/M%C3%B3dulo%203) |[MÓDULO 4](https://github.com/masedos/Bootcamp-Analista-de-Machine-Learning/tree/master/M%C3%B3dulo%204) |[DESAFIO FINAL](https://github.com/masedos/Bootcamp-Analista-de-Machine-Learning/tree/master/M%C3%B3dulo%205)|
|---------|--------|---------|---------|---------|-------------|
|`4h`     |`32h`   |`32h`    |`32h`    |`32h`    |`12h`        |   
|Aquecimento e Regras do Jogo |Fundamentos|Modelos Preditivos e Séries Temporais | Seleção de Modelos de Aprendizado de Máquina |Metodologias de Aprendizado|Desafio Final|
|Visão geral da dinâmica do curso, conteúdos e ferramentas utilizadas.|Comparação e aplicação de algoritmos de Machine Leaarning.|Comparação e aplicação de modelos preditivos.|Realização da sintonia de parâmetros e comparação dos resultados por meio de métricas de desempenho.|Aplicação de algoritmos de classificação e previsão para identificar comportamentos anormais.|Conclusão da aplicação final.|

## Trilha do bootcamp

[![](https://github.com/masedos/Bootcamp-Analista-de-Machine-Learning/blob/master/Trilha%20Machine%20Learning.png)](https://www.linkedin.com/in/masedos/)

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