Fundamentos de Probabilidade (Python) - Nacional - Brasília - IA-Labs - EAD

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Descrição do Produto

🎲 Fundamentos de Probabilidade (Python)

A espinha dorsal da Ciência de Dados: aprenda a quantificar a incerteza e tomar decisões científicas.

Os fundamentos de probabilidade constituem a espinha dorsal da Ciência de Dados, fornecendo a linguagem matemática necessária para quantificar a incerteza e gerenciar a variabilidade inerente aos dados do mundo real. É através de conceitos probabilísticos que os algoritmos de Machine Learning aprendem a generalizar padrões, permitindo a criação de modelos preditivos robustos e a realização de inferências estatísticas precisas. Sem essa base, torna-se impossível distinguir sinal de ruído, transformando a análise de dados em especulação em vez de uma ferramenta científica estratégica.

🚀 Início do curso Imediato após confirmação do pagamento e configuração.
📈 Nível Iniciante / Intermediário (aplicado).
Carga Horária 30 horas - EAD Assíncrono.

🎓 O que vai aprender?

  • Conceitos e Axiomas: Regras básicas que governam o acaso.
  • Teorema de Bayes: Atualização de probabilidades com novos dados.
  • Distribuições Discretas: Modelagem de eventos contáveis (Binomial/Poisson).
  • Distribuições Contínuas: Curva de Gauss (Normal) e Exponencial.
  • Simulações de Monte Carlo: Poder computacional para problemas complexos.
  • Máxima Verossimilhança (MLE): Ajuste fino de parâmetros estatísticos.
  • Inferência Estatística: Diferenciação entre sinal e ruído.
  • Python Científico: Aplicação prática com SciPy e NumPy.

📝 Estrutura do Conteúdo

Nivelamento

  • Python para iniciantes
  • Fundamentos de computação
  • Introdução à Probabilidade
  • Métodos de árvores
  • Regularização
  • Reamostragem
  • Classificação

Fundamentos de Probabilidade

  • Axiomas e Definições de Probabilidade
  • Teorema de Bayes e Probabilidade Condicional
  • Distribuições Discretas (Bernoulli, Binomial, Poisson)
  • Distribuições Contínuas (Normal, Exponencial, Uniforme)
  • Simulações de Monte Carlo em Python
  • Estimativa de Máxima Verossimilhança (MLE)

🎯 Público-alvo

Pessoas de formação teórica que buscam aplicação moderna e escalável em Python, além de profissionais que precisam implementar lógica de decisão sob incerteza (filtros de spam, sistemas de recomendação).

⚙ Pré-requisito

Lógica de Programação, Python básico e Matemática básica.

📚 Detalhes do Formato

Tipo: EAD (online assíncrono), formato autoinstrucional.

Duração: 01 ano de acesso disponível 24h por dia após a matrícula.

🎓 Certificado: Aproveitamento mínimo de 60%. Enviado por e-mail em até 05 dias úteis.

❓ Informações Importantes para Acesso

Como funciona a matrícula?

Processo automático e interno. Após o pagamento, nossa equipe inscreve o aluno sem a necessidade de formulários adicionais.

Quando recebo o acesso?

As orientações chegam no e-mail VTEX informado na compra em um prazo de até 48h úteis.

Dados de Login:
  • Usuário: Seu endereço de e-mail de matrícula.
  • Senha: Gerada automaticamente (editável após o primeiro login).

Vem conosco e entre em modo IA-Labs.

O curso estará disponível em ia-labs.com.br para transformar sua visão analítica.

👉 Domine a ciência das probabilidades e impulsione sua carreira em IA!

Cursos Gerais

O que vai aprender?.
Pré-requisito.
Público-alvo.
Coligada1
Processo Seletivo1
Nível de EnsinoES
Tipo de cursoCursos Profissionalizantes
Área TecnológicaTecnologia da Informação
  • VTEX

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