sexta-feira, 22 novembro 2024
7ª ESCOLA DE BIG DATA

Acaba nesta quinta as inscrições para evento da USP com cursos online de técnicas de análise de dados

Evento contará com 10 minicursos oferecidos por professores e profissionais renomados na área gratuitamente
Por
Isabela Braz
Foto: Divulgação | ICMS – USP

Na próxima segunda-feira (9), a USP (Universidade de São Paulo) dá início a 7ª edição da Escola Avançada em Big Data Analysis, um evento com cursos voltado a técnicas utilizadas para analisar grandes volumes de dados. O evento acontece de maneira online, de 9 a 13 de outubro e as inscrições vão até nesta quinta-feira (5).

Os cursos têm como público alvo alunos que estejam cursando a partir do 3º ano de graduação, estudantes de pós-graduação e profissionais de empresas graduados nas áreas de: Engenharias, Computação, Matemática Aplicada, Estatística, Administração, Economia e áreas correlatas.

Todo o evento será realizado de forma online e para efetuar a matrícula, os interessados deverão acessar o site http://eabda.icmc.usp.br/#detalhes e ir em “Quero me Inscrever”. O site já conta com toda a programação e os detalhes dos cursos oferecidos.

Os estudantes pagarão o valor promocional de R$ 60 por curso. E para pesquisadores e demais interessados, o valor é de R$ 120 por curso. É possível solicitar taxa de isenção mediante análise de condição socioeconômica e mérito técnico/acadêmico.

Cada curso tem carga horária de 3 horas e não há limite para quantidade de inscrições por pessoa, podendo escolher mais de um curso para fazer. Confira os cursos oferecidos:

• Análise de Dados Multimídia Big Data;
• Introdução aos Modelos de Língua Neurais;
• Entendendo o valor dos sistemas de recomendação personalizados para o e-business;
• Estratégias para Treinamento de Redes Neurais Profundas;
• Introdução às Graph Neural Networks;
• Tomada de Decisão Estratégica sobre Volumes Massivos de Dados
• Classificação e Regressão de Séries Temporais;
• Análise de sentimentos em dados textuais: dos métodos baseados em léxico ao uso de large language models;
• Introdução ao Aprendizado de Máquina por Reforço;
• Inteligência Artificial na Saúde: Aplicações, Regulamentações e Desafio.

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