Curso Online [EM BREVE] Projeto engenharia de machine learning: modelo ao deploy

modelo ao deploy

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O que você aprenderá_

Aprenda a desenvolver modelos de Machine Learning para diagnóstico de falhas em motores industriais.
Trabalhe com Python, scikit-learn, XGBoost, FastAPI, Docker, Streamlit e AWS.
Construa um sistema de classificação automática baseado em dados de sensores em tempo real.
Acompanhe todo o ciclo de vida de um projeto de ML, do problema de negócio ao deploy.
Aprenda a criar features, treinar modelos e avaliar métricas de desempenho.
Construa APIs, dashboards e publique aplicações em produção utilizando boas práticas de CI/CD.

Julles Mitoura

Engenheiro químico com mestrado e doutorado, atuo em ciência de dados e IA aplicada a processos industriais. Há mais de cinco anos trabalho com análise de dados para compreensão e otimização de processos a partir de sensores e indicadores. Passei por Petrobras, Radix e Deloitte e hoje atuo na Celanese como desenvolvedor back-end focado em soluções de IA, da arquitetura ao deploy. Defendo um ensino que una teoria sólida e aplicação prática.

Curso atualizado em 17/06/2026

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Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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