5 cursos gratuitos de Data Science e Machine Learning para fazer na quarentena

A cultura de aprender pela internet ganha novos adeptos todos os dias. A possibilidade de estudar no melhor horário para você, de explorar metodologias, participar de fóruns online com estudantes do mundo todo, de estudar de casa ou de qualquer outro lugar são alguns dos motivos para os cursos online terem crescido tanto.

Este ano, diante da necessidade do isolamento social provocada pela pandemia de COVID-19, temos mais um motivo para buscar as salas de aula virtuais. Confira abaixo cinco cursos online e gratuitos para fazer durante a quarentena. As opções de cursos que serão apresentadas abrangem os três níveis: iniciante, médio e avançado.

*O conteúdo dos cursos indicados é gratuito, mas, se você quiser receber um certificado de conclusão, precisará pagar.

Cursos para iniciantes

1. Aprendizado de Máquina (Machine Learning)

Plataforma: Coursera

Oferecido por: Standford

Carga horária: 54h

Requisitos: não existem exigências iniciais, mas alguma compreensão de cálculo e, especialmente, de Álgebra Linear será importante para aproveitar o curso ao máximo.

Comentários: Andrew Ng, o instrutor deste curso, é uma lenda nos campos de Machine Learning e Inteligência Artificial. Ele é professor em Standford, um dos fundadores da Coursera e desenvolveu um dos primeiros cursos on-line de Machine Learning, que ainda está disponível no YouTube.

Como o curso se descreve:

“Este curso fornece uma ampla introdução ao Aprendizado de Máquina, Datamining e reconhecimento de padrões estatísticos. Os tópicos incluem: (i) Aprendizado supervisionado (algoritmos paramétricos / não paramétricos, máquinas de vetores de suporte, núcleos, redes neurais). (ii) Aprendizagem não supervisionada (agrupamento, redução de dimensionalidade, sistemas de recomendação, aprendizagem profunda). (iii) Boas práticas em aprendizado de máquina (teoria de viés / variância; processo de inovação em aprendizado de máquina e IA).”

Assuntos tratados:

• Regressão linear (Linear regression)
• Regressão logística (Logistic regression)
• Regularização (Regularization)
• Redes neurais (Neural Networks)
• Máquinas de vetores de suporte (Support Vector Machines)
• Aprendizagem não supervisionada (Unsupervised Learning)
• Redução de dimensionalidade (Dimensionality Reduction)
• Detecção de anomalia (Anomaly Detection)
• Sistemas de recomendação (Recommendation Systems)

2. Aprendizado de máquina com Python (Machine Learning with Python)

Plataforma: Coursera

Oferecido por: IBM

Carga horária: 22h

Requisitos: conhecimento em Matemática Básica.

Comentários: apesar do curso ser classificado como de “nível intermediário” pelo Coursera, é um bom ponto de partida para alguém novo no campo. Também é uma boa opção se você estiver procurando por um curso mais curto que o anterior, de Stanford, pois possui uma carga horária bem menor.

Como o curso se descreve: 

“Este curso aborda os conceitos básicos de Aprendizado de Máquina usando uma linguagem de programação acessível e conhecida, o Python. Neste curso, analisaremos dois componentes principais: Primeiro, você aprenderá sobre o objetivo do Machine Learning e onde ele é aplicado no mundo real. Segundo, você obterá uma visão geral dos tópicos do Machine Learning, como aprendizado supervisionado versus não supervisionado, avaliação de modelos e algoritmos de aprendizado de máquina.”

Assuntos tratados:

• Regressão (Regression)
• Classificação (Classification)
• Agrupamento (Clustering)
• Sistemas de recomendação (Recommendation Systems)

Cursos de nível intermediário

3. Redes Neurais e Aprendizagem Profunda (Neural Networks and Deep Learning)

Plataforma: Coursera

Oferecido por: deeplearning.ai

Carga horária: 30h

Requisitos: Experiência em codificação Python e Matemática do Ensino Médio. Conhecimentos prévios em Machine Learning e/ou em Deep Learning são úteis.

Comentários: depois de dominar os conceitos básicos do Machine Learning e se familiarizar com o Python, o próximo passo é provavelmente familiarizar-se com o TensorFlow, pois muitos algoritmos computacionalmente caros hoje em dia estão sendo executados com ele. Outro check positivo do curso é que Andrew Ng é um dos instrutores.

Como o curso se descreve:

“Neste curso, você aprenderá os fundamentos do Aprendizado Profundo. Quando você terminar esta aula, você irá:

– Entender as principais tendências tecnológicas que impulsionam o Deep Learning

– Ser capaz de construir, treinar e aplicar redes neurais profundas totalmente conectadas

– Saber como implementar redes neurais eficientes (vetorizadas)

– Entender os principais parâmetros na arquitetura de uma rede neural.”

Assuntos tratados:

• Introdução à Aprendizagem Profunda (Introduction to Deep Learning)
• Noções básicas sobre redes neurais (Neural Networks basics)
• Redes neurais rasas (Shallow Neural Networks)
• Redes neurais profundas (Deep Neural Networks)

4. Redes neurais convolucionais (Convolutional Neural Networks)

Plataforma: Coursera

Oferecido por: deeplearning.ai

Carga horária: 20h

Requisitos: conhecimentos de TensorFlow, codificação Python e Matemática do Ensino Médio.

Comentários: curso ideal para ser feito após os cursos indicados acima. 

Como o curso se descreve:

“Este curso ensinará como criar redes neurais convolucionais e aplicá-las a dados de imagem. Graças ao aprendizado profundo, a visão por computador está funcionando muito melhor do que apenas dois anos atrás, e isso está permitindo inúmeras aplicações interessantes, desde direção autônoma segura, reconhecimento facial preciso, até leitura automática de imagens radiológicas.”

Assuntos abordados:

• Fundamentos de redes neurais convolucionais (Foundations of Convolutional Neural Networks)
• Modelos convolucionais profundos: estudos de caso (Deep convolutional models: case studies)
• Detecção de objetos (Object detection)
• Aplicações especiais: Reconhecimento facial e transferência de estilo neural (Special applications: Face recognition & Neural style transfer)

Curso de nível avançado

5. Especialização Avançada de  Machine Learning (Advanced Machine Learning Specialization)

Plataforma: Coursera

Oferecido por: National Research University Higher School of Economics

Carga horária: 10 meses, se você conseguir dedicar seis horas por semana

Requisitos: o curso é projetado para aqueles que já estão na indústria, com uma sólida base em Machine Learning e Matemática.

Comentários: essa é uma especialização completa; portanto, tecnicamente, você pode pular qualquer um dos cursos indicados, se achar que não precisa ou se já cobriu esses tópicos no trabalho ou nos cursos anteriores.

Como o curso se descreve:

“Mergulhe nas técnicas modernas de IA. Você ensinará o computador a ver, desenhar, ler, conversar, jogar e resolver problemas do setor. Esta especialização fornece uma introdução ao aprendizado profundo (deep learning), aprendizado por reforço (reinforcement learning), compreensão de linguagem natural (natural language understanding), visão computacional (computer vision) e métodos bayesianos. Os principais profissionais de Aprendizado de Máquina do Kaggle e os cientistas do CERN (European Organization for Nuclear Research) compartilharão sua experiência na solução de problemas do mundo real e ajudarão você a preencher as lacunas entre teoria e prática.”

Assuntos abordados:

• Introdução à Aprendizagem Profunda (Introduction to deep learning) – (32hs)
• Como Ganhar um Concurso de Ciência de Dados: Aprenda com os Melhores Kagglers (How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers) – (47hs)
• Métodos Bayesianos para Aprendizado de Máquina (Bayesian Methods for Machine Learning) – (30hs)
• Aprendizagem Prática de Reforço (Practical Reinforcement Learning) – (30hs)
• Aprendizagem Profunda em Visão Computacional (Deep Learning in Computer Vision) – (17hs)
• Processamento de Linguagem Natural (Natural Language Processing) – (32hs)
• Enfrentando Grandes Desafios de Colisor de Hádrons através do Aprendizado de Máquina (Addressing Large Hadron Collider Challenges by Machine Learning) – (24 horas)

Fonte: Towards Data Science