1Introdução ao Machine Learning e ao Ecossiste…
2Curso Relâmpago de NumPy
3Processamento de Dados com Pandas
4Visualização com Matplotlib e Seaborn
5Primeiros Passos com Scikit-learn
6Exercício Integrador
7Regressão Linear
8Regressão Logística
9Árvores de Decisão e Florestas Aleatórias
10Máquinas de Vetores de Suporte
11KNN e Agrupamento
12Engenharia de Features
13Aprendizado por Ensemble
14Redução de Dimensionalidade
15Fundamentos de NLP
16Aprendizado Profundo com PyTorch: De Neurônio…
17Redes Neurais Convolucionais
18Avaliação e Ajuste de Modelos
19Primeiros Passos com MLOps e MLflow
20Implantação de Modelos com FastAPI e Docker
21Teste A/B e Design de Experimentos
22Monitoramento em Produção e Drift de Modelo
23Design do Projeto
24Desenvolvimento do Projeto
25Implantação do Projeto