Title: Bootcamp Machine Learning – 2024
Authors: Escola Nacional de Administração Pública (Brasil)
Publisher: Escola Nacional de Administração Pública (Enap)
Language: Idioma::Português:portuguese:pt
Country: País::BR:Brasil
metadata.dc.type: Programa
metadata.dc.description.physical: Programa - 9 páginas
Roteiro mini-projeto - 3 páginas
Issue Date: Jun-2024
metadata.dc.rights.holder: Escola Nacional de Administração Pública (Enap)
metadata.dc.rights.license: Termo::Licença Padrão ENAP: É permitida a reprodução e a exibição para uso educacional ou informativo, desde que respeitado o crédito ao autor original e citada a fonte (http://www.enap.gov.br). Permitida a inclusão da obra em Repositórios ou Portais de Acesso Aberto, desde que fique claro para os usuários esses “termos de uso” e quem é o detentor dos direitos autorais, a Escola Nacional de Administração Pública (ENAP). Proibido o uso comercial. Permitida a criação de obras derivadas, desde que respeitado o crédito ao autor original. Essa licença é compatível com a Licença Creative Commons (by-nc-sa).
Classificação Temática: Desenvolvimento Pessoal
Governo e Transformação Digital
Abstract: O Bootcamp é um treinamento técnico imersivo e intensivo, que ensina as habilidades de programação mais relevantes para profissionais.
Keywords: gestão de programas;  curso;  tecnologia;  governo digital
Target: O objetivo deste curso é ensinar os fundamentos de machine learning (ML, ou aprendizado de máquina) em que, em vez do programador descrever explicitamente os procedimentos a serem realizados para se criar o resultado esperado, são fornecidos exemplos de resultados e o próprio algoritmo de aprendizado mapeia o padrão de relações entre os dados de entrada e o resultado esperado, realizando assim previsões para novos casos ainda não encontrados. Por exemplo, dispondo de dados de desempenho passado de alunos no Enem, e de metadados que descrevem esses alunos, é possível treinar um modelo para prever o desempenho esperado de futuros alunos, permitindo conceber intervenções personalizadas e suportar decisões apoiadas em dados.
metadata.dc.educational.context: Alternância entre conteúdo expositivo curto, exercícios com codificação para consolidar o domínio das técnicas apresentadas e aplicações em novos conjuntos de dados, de forma guiada, para facilitar a experimentação das técnicas sobre dados reais e o ganho de autonomia do aluno.
Sustainable Development Objectives (ODS): 16. Paz, justiça e instituições eficazes - Promover sociedades pacíficas e inclusivas par ao desenvolvimento sustentável, proporcionar o acesso à justiça para todos e construir instituições eficazes, responsáveis e inclusivas em todos os níveis.
metadata.dc.description.additional: Docentes: Erick Muzart e Fernando Melo
URI: http://repositorio.enap.gov.br/handle/1/7926
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ROTEIRO PARA ELABORAÇÃO DO MINI-PROJETO.pdfRoteiro mini-projeto116.33 kBAdobe PDF Thumbnail
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Aprovados_Bootcamp_MachineLearningEnap_2024.pdfLista de aprovados396.79 kBAdobe PDF Thumbnail
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Lista_Espera_BootcampMachineLearningEnap_2024.pdfLista de espera409.79 kBAdobe PDF Thumbnail
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