No dia 14 de outubro, às 18h30, realiza-se, na FNAC Colombo, a apresentação do livro Machine Learning com Python, da autoria de Jorge Caiado, Professor do ISEG.
A sessão será dedicada a uma conversa sobre os fundamentos e técnicas de machine learning e ciência de dados, temas centrais numa área com uma importância crescente na análise e tratamento de dados.
A apresentação estará a cargo de Nuno Crato (investigador e antigo docente do ISEG), Mário Caldeira (Presidente do ISEG) e Pedro Janeiro (antigo aluno do ISEG).
📅 14 de outubro | 18h30
📍 FNAC Colombo
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Sinopse
Com uma forte orientação prática e centrada no leitor, um guia para aprender e aplicar os fundamentos e técnicas de machine learning e ciência de dados com Python. A Inteligência Artificial está a transformar profundamente a forma como analisamos dados, fazemos previsões e apoiamos a tomada de decisão.
No centro desta revolução encontra-se o machine learning, um conjunto de métodos que permite aos computadores aprender a partir dos dados e descobrir padrões, tendências e relações sem serem explicitamente programados para cada tarefa. Machine Learning com Python é um guia prático rigoroso para todos aqueles que pretendem dominar as técnicas fundamentais da aprendizagem automática utilizando a linguagem de programação mais popular da ciência de dados.
Com uma abordagem progressiva e orientada para a resolução de problemas, o livro conduz o leitor desde os fundamentos do Python e da preparação dos dados até à construção, avaliação e interpretação de modelos de machine learning aplicados a situações reais.
Ao longo da obra são apresentados, de forma clara e intuitiva, os principais algoritmos de aprendizagem supervisionada e não supervisionada, incluindo as regressões linear e logística, as árvores de decisão, as florestas aleatórias, as máquinas de vetores de suporte, as redes neuronais, os métodos de clustering, a redução de dimensionalidade e a detecção de anomalias e outliers, recorrendo às bibliotecas mais utilizadas do ecossistema Python, como o NumPy, o Pandas, o Matplotlib, o Seaborn e o Scikit-learn.
Cada capítulo integra exemplos completos, exercícios propostos, aplicações com dados reais e boas práticas de desenvolvimento, permitindo que o leitor consolide os conhecimentos adquiridos e os aplique de imediato. Mais do que ensinar algoritmos, este livro mostra como estruturar um projeto completo de ciência de dados, desde a importação, preparação e exploração de dados, passando pela seleção de variáveis, treino de modelos e avaliação do seu desempenho, até à interpretação de resultados de forma crítica e fundamentada.
São ainda apresentadas aplicações apoiadas por ferramentas de Inteligência Artificial generativa, ilustrando novas formas de acelerar a programação, a documentação e a aprendizagem. Destinado a estudantes, investigadores e profissionais das áreas da economia, gestão, finanças, engenharia, informática, marketing, saúde, ciências sociais e outras disciplinas quantitativas, este livro constitui um recurso essencial para quem pretende desenvolver competências sólidas em machine learning e ciência de dados com Python.