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Como funciona o aprendizado por projetos no Nanodegree Engenheiro de Machine Learning?

Durante o Nanodegree Engenheiro de Machine Learning, você desenvolverá quatro projeto, colocando em prática tudo que aprendeu. Todo projeto que você realizar será revisado por especialistas em machine learning. Você será informado sobre o que está fazendo bem, sugestões de melhorias e, caso não tenha cumprido algum requisito, a indicação para refazê-lo. Confira os projetos:

Projeto 1: Prevendo preços de imóveis de Boston
O mercado imobiliário de Boston é altamente competitivo, e você quer ser o melhor agente imobiliário na área. Para competir com seus pares, você decide aproveitar alguns conceitos básicos de aprendizagem de máquina para encontrar o melhor preço de venda de seus imóveis. Com um conjunto de dados imobiliários de Boston, sua tarefa é construir um modelo ideal com base em uma análise estatística com as ferramentas disponíveis.

Projeto 2: Construir um sistema de intervenção de estudantes
Como a educação tem crescido e depende cada vez mais da tecnologia, existem muitos dados disponíveis para análise preditiva. Educadores estão atrás de novos meios para prever o sucesso ou o fracasso cedo o suficiente para organizar intervenções eficazes, bem como identificar a eficácia de diferentes intervenções. Para esse fim, seu objetivo é modelar os fatores que predizem a probabilidade de um aluno passar em seu exame final. 

Projeto 3: Criando segmentos de clientes
Um distribuidor recentemente fez uma alteração em seu método de entrega, quase imediatamente, ele começou a receber queixas sobre a mudança e diversos clientes estavam cancelando o serviço. Você foi contratado pelo distribuidor para usar técnicas de aprendizado não-supervisionado sem supervisão para entender os diferentes segmentos de clientes atendidos e a melhor solução de negócio para cada um deles.

Projeto 4: Projeto de Conclusão de Curso
Neste projeto, você vai usar seu aprendizado para resolver um problema de sua escolha. Você vai definir e investigar suas possíveis soluções e métricas de desempenho. Em seguida, irá analisar o problema para ter uma melhor compreensão de quais métodos são apropriados para resolvê-lo e implementá-los documentando todas as etapas ao longo do caminho. Finalmente, irá discutir se a implementação resolve adequadamente o problema.

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