O que você aprenderá_

Identifique o problema de negócio e formule o objetivo de classificação a partir dos dados disponíveis.
Realize análise exploratória dos dados e interprete padrões relevantes para a modelagem.
Prepare e transforme os dados com limpeza, codificação e normalização para alimentar modelos de classificação.
Treine modelos clássicos de classificação e compare seus comportamentos.
Avalie modelos usando métricas como acurácia, precisão, recall e F1 e interprete os resultados para decisão.
Otimize hiperparâmetros com validação cruzada e aplique engenharia de atributos para melhorar o desempenho.
Implemente o modelo em produção exportando com Joblib e disponibilizando-o via API REST com FastAPI.

Público alvo_

Profissionais, estudantes e entusiastas de dados que desejam aprender a resolver problemas de classificação do mundo real, montar pipelines completos de machine learning e disponibilizar modelos via API para aplicações em produção.

Mariana Lira de Farias

Sou Cientista de Dados e Professora Universitária, apaixonada por transformar dados em insights valiosos. Minha jornada começou em Business Intelligence e foquei na Ciência de Dados, que é minha grande paixão. Além disso, amo pesquisa acadêmica, adoro compartilhar conhecimento e aprender. Gosto de estar sempre em movimento, explorando novas ferramentas e desafios, e acredito que a troca de experiências é o que nos faz crescer!

Curso atualizado em 25/05/2026

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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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