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Engenharia de Software Para Machine Learning

Neste curso você irá embarcar em uma jornada para compreender os fundamentos do desenvolvimento de softwares integrados com Machine Learning. Para concluir, 2 Projetos completos de nível profissional, padrão da Data Science Academy.
Formato

Curso Online

Data de Início

Imediato

Carga Horária

64 h/a

Prazo de Acesso

24 meses

Investimento

O pagamento pode ser feito à vista ou em até 12x sem juros no cartão de crédito

Pré-Requisitos

Recomendamos ter concluído o Curso Gratuito Introdução à Ciência de Dados aqui na DSA.


Descrição do Curso

Neste curso você irá embarcar em uma jornada para compreender os fundamentos do desenvolvimento de softwares integrados com Machine Learning. Para concluir, 2 Projetos completos de nível profissional, padrão da Data Science Academy.

Começando com uma introdução sólida, o curso guia você através dos fundamentos estabelecendo assim uma base robusta para os módulos subsequentes da Formação Engenheiro de Machine Learning. A arquitetura de software para aplicações de ML é explorada em detalhes, fornecendo aos alunos uma compreensão profunda de como projetar, construir e manter sistemas de software robustos que podem escalar e evoluir junto com as demandas de projetos de Machine Learning em constante mudança.

A engenharia de requisitos é enfatizada, preparando os alunos para coletar, analisar e documentar requisitos de forma eficaz para projetos de ML. Seguimos então com uma exploração do processo de desenvolvimento de software específico para aplicações de ML, onde os alunos aprendem sobre as metodologias e melhores práticas para garantir a entrega oportuna e a qualidade do software. O curso então se aprofunda em tópicos avançados, proporcionando uma visão sobre técnicas e ferramentas atuais na interseção da engenharia de software e ML.



A gestão da qualidade do software e a ética e responsabilidade em Machine Learning são discutidas para garantir que os alunos estejam equipados com o conhecimento necessário para produzir soluções de software de alta qualidade, éticas e socialmente responsáveis.

Finalmente, o curso conclui com dois projetos práticos, onde os alunos terão a oportunidade de aplicar o que aprenderam na construção e deploy de uma aplicação web e uma API (algo que os alunos estão sempre pedindo para aprender), ambas integradas com modelos de Machine Learning, proporcionando uma experiência prática incrível e preparando-os para enfrentar desafios reais do mercado de trabalho. Estes são os projetos do curso:

  • Projeto 1 - Construção de Aplicação Web e Integração com Machine Learning
  • Projeto 2 - Construção e Deploy de API Para Modelo de Machine Learning

Pronto(a) para começar sua jornada como Engenheiro e Machine Learning?