O curso abordará conceitos básicos de programação orientada a objetos em linguagem Python, abordando desde os fundamentos de lógica de programação até tópicos mais avançados de concorrência e paralelismo em Python, passando pelo paradigma da Programação Orientada a Objetos (POO).
Será apresentada a ciência de dados que é uma área interdisciplinar composta por diversas técnicas e abordagens distintas. Porém, o mais importante é a capacidade de ler, entender, criar e comunicar dados enquanto informação. A proposta é utilizar os dados no processo de tomada de decisões: uma competência extremamente competitiva no mercado de trabalho. O curso foca nas ferramentas Python que permitem esta capacidade: NumPy, Pandas e Matplotlib.
Abordaremos os conceitos sobre aprendizagem de máquina, problemas de aprendizagem de máquina; Aprendizagem supervisionada: regressão e classificação; regressão linear, regressão logística, redes neurais, redes neurais profundas; Avaliação de modelos: seleção de modelo, validação cruzada, ajuste ou sobre ajuste, curvas de aprendizagens, métricas de validação; Aprendizagem não-supervisionada: k-médias, algoritmos de cluster hierárquico; Implementações de técnicas de aprendizagem de máquina em linguagem Python; APIs para aprendizagem de máquina: Scikit-learn e TensorFlow; Aplicações de técnicas de aprendizagem de máquina em problemas das áreas da saúde, educação, economia e indústria.