Bootcamp Machine Learning – 2024

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dc.contributor.authorEscola Nacional de Administração Pública (Brasil)-
dc.date.accessioned2024-06-14T01:36:38Z-
dc.date.available2024-06-14T01:36:38Z-
dc.date.issued2024-06-
dc.identifier.urihttp://repositorio.enap.gov.br/handle/1/7926-
dc.description.abstractO Bootcamp é um treinamento técnico imersivo e intensivo, que ensina as habilidades de programação mais relevantes para profissionais.pt_BR
dc.language.isoIdioma::Português:portuguese:ptpt_BR
dc.publisherEscola Nacional de Administração Pública (Enap)pt_BR
dc.subjectgestão de programaspt_BR
dc.subjectcursopt_BR
dc.subjecttecnologiapt_BR
dc.subjectgoverno digitalpt_BR
dc.titleBootcamp Machine Learning – 2024pt_BR
dc.typeProgramapt_BR
dc.rights.holderEscola Nacional de Administração Pública (Enap)pt_BR
dc.location.countryPaís::BR:Brasilpt_BR
dc.description.physicalPrograma - 9 páginaspt_BR
dc.description.physicalRoteiro mini-projeto - 3 páginaspt_BR
dc.description.classificationDesenvolvimento Pessoalpt_BR
dc.description.classificationGoverno e Transformação Digitalpt_BR
dc.description.additionalDocentes: Erick Muzart e Fernando Melopt_BR
dc.educational.descriptionO 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.pt_BR
dc.educational.contextAlternância 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.pt_BR
dc.rights.licenseTermo::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).pt_BR
dc.subject.ods16. 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.pt_BR
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ROTEIRO PARA ELABORAÇÃO DO MINI-PROJETO.pdfRoteiro mini-projeto116.33 kBAdobe PDF Thumbnail
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