Curso Gratuito de Fundamentos de Data Science e Inteligência Artificial

Categorias: Analista de Dados, Analista de Inteligência Artificial, Cientista de Dados, Especialista em Modelos de Regressão e Previsão Autor: Alexia Silva Data: 20/10/2026

Modalidade

Remoto

Tipo

Gratuito

Certificado

Não informado

Duração

Curso perpétuo / sem expiração

Preço

Gratuito

Curso introdutório de Data Science e Inteligência Artificial com foco em análise preditiva e construção, aplicação e avaliação de modelos.

Uma introdução orientada à análise preditiva

Fundamentos de Data Science e Inteligência Artificial apresenta uma introdução às duas áreas indicadas no título e destaca a análise preditiva. O curso utiliza conjuntos de dados para identificar padrões e estimar resultados futuros. O foco confirmado está na construção, aplicação e avaliação de modelos, com menção a regressões logística e linear e a modelos de séries. A referência termina no meio da descrição, então o detalhamento desses tópicos é limitado.

A análise preditiva parte de uma pergunta sobre aquilo que os dados podem ajudar a estimar. O curso situa esse trabalho na relação entre conjuntos de dados, padrões e resultados futuros. Essa perspectiva ajuda a compreender por que a criação de modelos envolve mais do que produzir uma previsão: também é necessário aplicar o modelo e avaliar o que ele entrega.

Modelos citados na apresentação

A regressão linear e a regressão logística são mencionadas diretamente na apresentação do curso. Em termos gerais, são abordagens diferentes para modelar relações entre dados e resultados. Conhecer os nomes dessas famílias ajuda a reconhecer que problemas preditivos podem exigir modelos distintos, conforme o tipo de resultado que se deseja estimar.

Construir, aplicar e avaliar

A proposta prática é dividida em três ações: construir, aplicar e avaliar modelos. Construir corresponde a desenvolver uma representação a partir dos dados; aplicar é utilizá-la em uma situação de previsão; avaliar é examinar o resultado obtido. Esses passos oferecem uma estrutura simples para acompanhar o tema sem presumir ferramentas, métricas ou etapas que não aparecem na fonte.

A avaliação merece atenção porque uma previsão precisa ser examinada antes de orientar uma decisão. A própria apresentação do curso inclui essa etapa ao lado da construção e da aplicação.

Como aproveitar a formação

A temática trás uma abordagem de fundamentos, e o material disponível permite identificar a análise preditiva e os modelos citados como pontos de partida. Para quem está começando a explorar Data Science e Inteligência Artificial, esse recorte ajuda a organizar o vocabulário inicial em torno de dados, padrões, previsões e avaliação de modelos.

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Autor

Alexia SilvaAluno