Machine Learning também para júniors

Se você está lendo isto, talvez esteja dando seus primeiros passos no mundo de Machine Learning e se perguntando: o que posso fazer exatamente como Developer nesse ramo da inteligência artificial no Mercado Livre?

Guillermo Pascual, Software Expert, conta: “Sua missão será identificar problemas de negócio que podem trazer benefícios por meio da aplicação de técnicas de Machine Learning, também validar hipóteses e desenvolver uma solução produtiva, somando engenharia e ciência para chegar à escala que uma empresa como a nossa precisa”.

Gostaria de ser protagonista dessa experiência intensiva de aprendizagem que vai acompanhar (e desafiar) você em seu crescimento profissional?

A seguir, contamos tudo o que você precisa saber para entrar no Mercado Livre e viver a aventura do Bootcamp.

Quais são os requisitos para participar?

Em publicação anterior, explicamos os requisitos acadêmicos e de experiência de trabalho para participar desse programa. Especificamente, para poder se candidatar ao IT Bootcamp de Machine Learning, é essencial que se tenha conhecimentos de:

• Estatística | Amostragem vs. população. Média, mediana, moda, desvio-padrão, normal. Entender o que é um percentil e um quantil. Conseguir ler e interpretar um histograma. Compreender conceitos de variável aleatória e probabilidade;
• Data | SQL básico (agrupamento, uso de where, having, conhecer os diferentes tipos de joins). Conhecer o conceito de Análise Exploratória de Dados (EDA);
• Software Development | Desenvolvimento em Python utilizando builtins, estruturas de dados core e dataframes pandas. Executar debugging básico sobre um código (não importa a ferramenta utilizada);
• Modelagem | Diferença entre algoritmos de aprendizagem supervisionada e não supervisionada e classificador vs. regressor. Conhecer métricas de desempenho de um modelo. Compreender o que é um feature e um vetor de inputs. Conhecer o conceito de conjunto de training, validação e teste.

O que vou aprender?

Ao finalizar o IT Bootcamp de Machine Learning, você poderá:

• Conhecer o ecossistema de trabalho, os processos e as ferramentas fundamentais de Machine Learning no Mercado Livre;
• Aplicar boas práticas de trabalho de acordo com seu espírito e os valores fomentados no Mercado Livre;
• Utilizar as medidas de dispersão;
• Compreender como fazer uma estimativa do erro estatístico;
• Fazer uma leitura a partir de um STORAGE Cloud;
• Compreender as métricas de avaliação dos modelos de Machine Learning;
• Conhecer e aplicar diversos algoritmos, tais como: regressão linear simples e múltipla, árvores de decisão, K-means, DBSCAN e Support Vector Machines;
• Conhecer e utilizar diferentes fontes de dados;
• Executar o controle de qualidade de dados e compreender esse conceito sob a ótica do Mercado Livre, suas aplicações e seu impacto;
• Utilizar bibliotecas de visualização de dados de Python;
• Compreender os conceitos fundamentais da modelagem;
• Compreender a importância do testing e criar testes unitários de uma aplicação Python;
• Desenvolver uma estratégia de deployment;
• Conhecer a plataforma de Machine Learning do Mercado Livre;
• Desenvolver colaborativamente um produto simulando um projeto real, que incluirá todos os “rituais” de gestão de projeto de uma equipe de TI do Mercado Livre;
• Desenvolver habilidades interpessoais, como a comunicação, o trabalho colaborativo e a atitude empreendedora.

Quais conteúdos são abordados no programa?

É importante destacar que esse programa tem uma vertente em comum com o IT Bootcamp de Data & Analytics. Assim, é dividido por tracks específicos de cada disciplina.

Durante a experiência, são abordados os seguintes conteúdos:

Está pensando em se inscrever no processo seletivo? Basta clicar aqui.

Quando são as próximas edições?

Neste post, você pode encontrar as datas das próximas edições do IT Bootcamp de Machine Learning.

Qual é a metodologia de aprendizagem?

Se você quer saber mais sobre a proposta do IT Bootcamp, sua modalidade e suas metodologias de aprendizagem que terá ao longo do trajeto, não perca este post.