Curso Machine Learning & IA - Tekne School Learning

Curso de

Machine Learning & IA

O curso de Machine Learning & IA da Tekne tem como objetivo capacitar profissionais para resolver problemas reais do mercado com o uso de inteligência artificial. A formação é intensiva, prática e voltada à aplicação de técnicas modernas de aprendizado de máquina em projetos completos — da preparação de dados à implantação de modelos em produção. Os participantes desenvolvem habilidades técnicas e estratégicas para atuar como cientistas de dados, engenheiros de ML ou especialistas em IA. Com metodologia “Learning by Doing”, o curso utiliza cases reais, ferramentas de mercado e promove a criação de portfólio, preparando os alunos para oportunidades concretas.

Dedicação

5 meses

Modalidade

100% online

Carga horária

70hrs

Acesso

12 meses

Porque estudar Machine Learning & IA na Tekne School?

Torne-se protagonista na era da Inteligência Artificial

Estudar Machine Learning & IA na Tekne é investir em uma das áreas mais estratégicas e promissoras do mercado atual. A Inteligência Artificial está transformando setores como saúde, finanças, varejo, logística, marketing e segurança, criando uma demanda crescente por profissionais qualificados. Com uma formação prática, orientada a projetos reais e ministrada por especialistas atuantes no mercado, você desenvolverá habilidades técnicas essenciais para criar soluções inteligentes, interpretar dados complexos e tomar decisões baseadas em evidências. Ao final do curso, estará pronto para atuar como cientista de dados, engenheiro de machine learning ou especialista em IA em qualquer setor.

Formação completa com foco em empregabilidade

Mais do que teoria, o curso de Machine Learning & IA da Tekne prepara você para atuar de forma imediata no mercado. Ao longo da formação, você aprende a preparar dados, desenvolver modelos, validar resultados e realizar o deployment em ambientes reais. Com foco em desafios práticos, o curso ajuda a construir um portfólio relevante e aplicável. Além disso, oferece suporte para entrevistas técnicas, desafios de contratação e orientações de carreira voltadas às demandas do setor de tecnologia e dados.

Por que estudar Ciência de Dados na Tekne School?

O Mestrado em Ciência de Dados e IA da Nuclio Digital School foi pensado para proporcionar aos alunos uma experiência prática e completa em todas as etapas do processo de análise de dados. O curso abordará temas desde aquisição e integração de dados até produtividade de modelos matemáticos baseados em técnicas de Inteligência Artificial , mineração de dados, aprendizado de máquina e aprendizado profundo .

O programa proporcionará aos alunos uma ampla variedade de competências ajustadas à realidade do mercado de trabalho, de forma prática e intensiva, que lhes permitirão melhorar a sua posição atual , encontrar uma mudança de carreira num setor em expansão ou procurar novas oportunidades de emprego. na área de Big Data e Analytics .

Módulo 1: Fundamentos de Machine Learning & IA e Preparação de Dados

Objetivo: Introduzir os conceitos fundamentais de Machine Learning e IA, abordando aplicações no mercado, bases matemáticas e computacionais. Ensina também técnicas essenciais de preparação e engenharia de dados, como limpeza, transformação e criação de features, que são cruciais para o desenvolvimento eficaz de modelos de inteligência artificial.

Conteúdo:

Introdução ao Machine Learning e Inteligência Artificial
Tipos de Machine Learning e Fluxo de um Projeto de IA
Introdução à Manipulação de Dados com Pandas e NumPy
Engenharia de Features e Tratamento de Dados Ausentes
Hands-on com Manipulação e Engenharia de Dados

Módulo 2: Aprendizado Supervisionado – Modelos Clássicos e Aplicações no Mercado

Objetivo: Capacitar os alunos a construir modelos supervisionados de regressão e classificação, aplicando-os em problemas reais como churn e fraude. Também apresenta técnicas de interpretabilidade (feature importance, SHAP, LIME) e otimização de modelos, incluindo regularização, validação cruzada e ajuste de hiperparâmetros para melhorar a performance dos algoritmos.

Conteúdo:

Introdução a Modelos Supervisionados – Regressão Linear e Polinomial
Modelos de Classificação – Regressão Logística, KNN e Árvore de Decisão
Modelos Ensemble – Random Forest, XGBoost e LightGBM
Otimização de Modelos – Regularização, Validação Cruzada e Hyperparameter Tuning
Aplicação de Modelos Supervisionados em Problemas Reais

Módulo 3: Aprendizado Não Supervisionado – Segmentação de Clientes e Detecção de Anomalias

Objetivo: Ensinar técnicas de clustering para identificar padrões em dados sem rótulos, capacita os alunos na detecção de anomalias em contextos como fraudes e segurança, e apresenta métodos de redução de dimensionalidade, auxiliando na visualização de dados complexos e na criação de features mais eficientes para os modelos.

Conteúdo:

Módulo 4: Aplicações Avançadas – Séries Temporais e Sistemas de Recomendação

Objetivo: Capacitar os alunos a modelar dados temporais para prever tendências como vendas e demanda, utilizando modelos estatísticos e redes neurais (LSTM, RNN). Também ensina a construir sistemas de recomendação personalizados, aplicando técnicas de filtragem colaborativa e baseada em conteúdo, com foco em aplicações reais de mercado.

Conteúdo:

Módulo 5: Implantação e Produção – Modelos Escaláveis no Mercado

Objetivo: Ensinar a colocar modelos de Machine Learning em produção por meio da criação de APIs e uso de contêineres. Apresenta práticas de MLOps, como monitoramento e automação de pipelines, além de discutir ética, viés e responsabilidade no uso e escalabilidade de soluções baseadas em inteligência artificial.

Conteúdo:

Conheça nosso Diretor Acadêmico:

Luís Roque é Fundador e Sócio da ZAAI, onde lidera projetos de consultoria em IA para empresas dos setores de varejo, cibersegurança, fintech e manufatura. Atualmente, é também Vice-Presidente de Dados & IA na Marley Spoon, focado na transformação das operações empresariais e na melhoria da experiência do cliente por meio de ciência de dados avançada e soluções de machine learning.

Luís é Venture Partner na TLF Ventures, investindo no futuro da IA, além de atuar como Consultor de IA na CableLabs, pesquisador de doutorado na Universidade do Porto e autor do livro Deep Learning for Time Series Cookbook.

Anteriormente, co-fundou a HUUB, liderando a empresa até sua aquisição pela Maersk.

Luís Roque
Founder ZAAI e VP AI Marley Spoon

¡Excelente máster! un viaje de aprendizaje a través del UX bajándolo a un prototipo funcional con mucho UI. De los cursos que busqué para especializarme este fue el que más me convenció y no defraudó. Una vez terminado el curso pude mejorar mi puesto de trabajo casi de inmediato ya que el hecho de haber tomado un máster me especializaba en lo que ya tenía experiencia y fue bien visto por los reclutadores.

Allan Vergara
Máster en Diseño UX UI

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