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Bootcamp Ciência de Dados e Inteligência Artificial - FIESC

Bootcamp Ciência de Dados e Inteligência Artificial - FIESC

por RICARDO YOSHIO YAMASHITA • 18/01/2026 • atualizado em 18/01/2026

O Bootcamp Ciência de Dados e Inteligência Artificial tem o objetivo de proporcionar à comunidade uma experiência prática e imersiva na temática, oferecendo uma base sólida em conceitos, ferramentas e técnicas essenciais da área. Durante o treinamento intensivo, os participantes desenvolvem habilidades fundamentais em manipulação e exploração de dados, estatística aplicada, modelagem preditiva e gestão de projetos em Ciência de Dados. Por meio de uma abordagem prática e orientada a desafios, o programa prepara os participantes para compreender e aplicar métodos utilizados no desenvolvimento de soluções de Ciência de Dados e IA.

🛠️ Tecnologias:

Python Jupyter notebook

Bootcamp Ciência de Dados e Inteligência Artificial - FIESC


O Bootcamp Ciência de Dados e Inteligência Artificial tem o objetivo de proporcionar à comunidade uma experiência prática e imersiva na temática, oferecendo uma base sólida em conceitos, ferramentas e técnicas essenciais da área. Durante o treinamento intensivo, os participantes desenvolvem habilidades fundamentais em manipulação e exploração de dados, estatística aplicada, modelagem preditiva e gestão de projetos em Ciência de Dados. Por meio de uma abordagem prática e orientada a desafios, o programa prepara os participantes para compreender e aplicar métodos utilizados no desenvolvimento de soluções de Ciência de Dados e IA.

🎯 Objetivos


Ciar um sistema inteligente capaz de prever falhas em máquinas a partir de dados IoT e identificar o tipo de defeito.

Entradas:


  • Medições de 8 atributos de cada máquina.

    • Saídas esperadas:


  • Classe do defeito (uma das 5 possíveis).
  • Probabilidade associada à previsão.
  • Relatórios e visualizações de insights operacionais e falhas.

    • 🛠️ Tecnologias Utilizadas


  • Python
  • Jupyter Notebook

    • 🚀 Como Executar


  • Clone o repositório
  • Instale as dependências
  • Execute o projeto



    • 🔗 Links


  • 📂 Código no GitHub
  • Apresentação

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