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Cursos diferenciados pela didática (100% de aprendizado)

didatica tech logoAprenda programação e machine learning com aulas muito didáticas, explicadas de um jeito descomplicado, para acelerar e potencializar ao máximo seu aprendizado.

Somos muito rigorosos com didática, afinal, se o aluno não entender uma aula, qual foi a utilidade do professor?

Tentar aprender os conteúdos de áreas tão importantes e ter dificuldades em compreender é uma sensação muito frustrante. Mas tudo depende de quem está ensinando.

Um professor precisa se colocar no lugar do aluno e passar toda a informação sem omitir etapas importantes, sem colocar códigos difíceis não explicados, sem falar como se o aluno já fosse especialista.

Quando o aluno tem seu primeiro contato com o mundo da programação ou da inteligência artificial, é muito importante que as aulas tragam todos os conceitos com uma abordagem clara.

Códigos e algoritmos de machine learning não são caixas pretas, iremos mostrar o que acontece debaixo dos panos.

Se você já tentou aprender em outros lugares e está evoluindo devagar, não se preocupe. Aqui você vai entender os conceitos tão rápido que irá pensar “quanto tempo eu perdi sofrendo desnecessariamente“.

Qual a melhor forma de aprender a programar?

Uma das formas mais simples e eficientes de se aprender a programar, é, justamente, programando. Mas para isso, é necessário escolhermos uma linguagem de programação. São muitas as possibilidades, com inúmeras finalidades diferentes, e, certamente, Python está entre as melhores opções!

Python é uma linguagem muito simples, de fácil entendimento e aplicação. Com pouco tempo de estudo, e apenas algumas linhas de códigos, já conseguimos resultados interessantes, o que torna o aprendizado leve e gratificante.

Mesmo que você não saiba nada sobre programação, com Python em poucas aulas você estará criando seus próprios códigos.

Qual a melhor forma de estudar machine learning?

O estudo de machine learning possui basicamente duas grandes etapas: a abordagem teórica (que envolve conceitos, princípios, matemática e estatística) e a abordagem prática (que envolve programação, utilização de ferramentas e apresentação de resultados).

A forma mais eficiente de estudar machine learning é manter a teoria e a prática unidas. Ou seja, logo que um assunto teórico é introduzido, é importante realizar experimentos que mostrem como aplicar aquele assunto em problemas reais, com as ferramentas certas.

Não é preciso ser especialista em matemática ou programação para trabalhar com machine learning. Elaboramos cursos que motivam o aluno a continuar avançando, sem negligenciar tópicos importantes, mas também sem sobrecarregar com aspectos enfadonhos. Você terá uma base sólida e ampla o bastante para aprofundar posteriormente em qualquer campo que desejar.

Como os cursos estão estruturados?

Você quer aprender a programar? Apender Machine Learning? Os dois?

Com nossos cursos você escolhe como irá aprender. Caso seu interesse seja apenas na programação, poderá conferir nosso curso Programador com Python Completo para Iniciantes. Com ele você saíra do zero na programação ou na linguagem Python e rapidamente dominará conceitos importantes, entendendo e aplicando a linguagem para diversas finalidades.

Já para aqueles interessados em Machine Learning, a parte prática (que envolve programação e utilização de ferramentas) pode ser realizada com linguagem Python, linguagem R ou ainda Power BI. A parte teórica é independente de linguagens de programação.

Portanto você pode escolher a ferramenta de sua preferência. Os cursos com Python estão divididos em 4 módulos. Os cursos com linguagem R estão divididos em 2 módulos. Ainda temos 1 módulo com Power BI. Cada módulo contém assuntos específicos organizados.

A abordagem teórica dos Módulos I e II é a mesma nos cursos de Python e linguagem R, apenas a parte prática que difere, onde os exemplos e exercícios utilizam a respectiva linguagem de preferência do aluno.

O primeiro módulo trabalha os principais conceitos de machine learning, os primeiros algoritmos e a prática de resolver um problema de machine learning do início ao fim. No curso de Power BI também focamos na construção de gráficos e dashboards.

O segundo módulo aborda conceitos mais avançados de machine learning, como redução de dimensionalidade, aprendizagem não supervisionada, sistemas de recomendação e algoritmos mais complexos como boosting e bagging.

O terceiro módulo introduz os temas mais quentes do Machine Learning e da Inteligência Artificial, como Redes Neurais, Deep Learning, CNNs, Processamento Paralelo, Frameworks (Keras e TensorFlow), Processamento de Imagens e Visão Computacional.

O quarto módulo expande ainda mais o assunto de Deep Learning, abordando Redes Neurais Recorrentes (RNNs), LSTMs, Séries Temporais, Processamento de Linguagem Natural, GANs, Aprendizado por Reforço, Algoritmos Genéticos, entre outros.

Você pode conferir os conteúdos de cada um desses módulos clicando nos links abaixo:

Curso de Programação:

Cursos de Machine Learning com Python:

Cursos de Machine Learning com linguagem R:

Curso de Machine Learning com Power BI:

Cursos Gratuitos com Certificado:

Nossos cursos gratuitos têm como objetivo fornecer uma base inicial sobre machine learning, programação e matemática. Ao adquirir um curso pago, o conteúdo gratuito também está incluso de maneira que a organização e sequência de estudo sejam otimizadas.

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