Machine Learning Aplicado — Harvard University

👥 Para quem vale mais

Cientistas de dados e analistas que já têm base em estatística e querem aprender técnicas de ML aplicadas a casos reais — como sistemas de recomendação.

📚 O que você vai aprender

• Cross-validation e overfitting
• Regularização (Ridge, Lasso)
• Sistemas de recomendação (modelo Netflix)
• Matrix factorization
• PCA (Análise de Componentes Principais)
• Ensemble methods (Random Forest, Boosting)

O Data Science: Machine Learning da Harvard University, disponível gratuitamente via edX (HarvardX), é parte da renomada série de ciência de dados de Harvard. O curso apresenta os principais conceitos e algoritmos de machine learning com foco em aplicação real — usando R e exemplos do mundo real como sistemas de recomendação de filmes. Ideal para quem já tem noções de estatística e quer dar o próximo passo em ML com o rigor acadêmico de Harvard.

O que você vai aprender

• Fundamentos de machine learning e tipos de aprendizado
• Validação cruzada e métricas de avaliação de modelos
• Regressão, classificação e árvores de decisão
• Random forests e ensemble methods
• K-nearest neighbors e naive Bayes
• Sistemas de recomendação: filtragem colaborativa e baseada em conteúdo
• Regularização: Ridge, Lasso e Elastic Net
• Aplicações práticas com R e o dataset MovieLens

⭐ Ponto forte

Parte do certificado profissional de Data Science da Harvard. Foco em aplicações reais — o projeto central é construir um sistema de recomendação de filmes do zero.

⚠️ Limitação / O que saber antes

Usa R (não Python). Requer base em estatística e programação. Certificado pago ($149). Conteúdo em inglês com legendas em PT.

💼 Melhor uso prático

Ideal para analistas e cientistas de dados que trabalham com R e querem adicionar ML ao seu repertório com a credencial Harvard.

🚀 Como se inscrever

1. Clique no botão abaixo para acessar o curso
2. Crie sua conta gratuita na plataforma
3. Clique em "Inscrever-se" ou "Começar" para iniciar