10 melhores cursos de machine learning em 2024

Dia após dia, mais e mais pessoas escolhem aprender novas habilidades e carreiras pela internet.

A possibilidade de estudar no melhor horário, em seu próprio ritmo, com a metodologia preferida e de trocar conhecimento com outros estudantes fazem dos cursos online uma das principais formas de aprendizado nos dias de hoje.

Para aprender sobre uma das carreiras muito valorizadas no mercado não é diferente, existem cursos que ensinam programação e machine learning de uma forma descomplicada e prática.

A área de machine learning é atualmente um dos setores mais relevantes para quem trabalha com inteligência artificial. Esse é o segmento que faz com que computadores sejam capazes de aprender por meio de base de dados.

Esse mercado está em ascensão e profissionais da área estão se tornando cada vez mais requisitados.

Escolher um bom conteúdo para começar os estudos é importante para garantir que o primeiro contato dos alunos com o mundo da programação e inteligência artificial seja positivo.

Para muitas pessoas os algoritmos e códigos de machine learning são muito complexos, mas existem diversos cursos que desmistificam os mistérios por trás da programação e abordam o ensino de forma didática.

Se você tem interesse em começar uma carreira na área, confira nossa lista e conheça os melhores cursos de machine learning online.

10 melhores cursos de machine learning#

Confira a seguir a lista que preparamos com os melhores cursos online para você aprender sobre a área de machine learning.

1. Curso de Machine Learning e Data Science com Python de A a Z#

O primeiro item em nossa lista é um curso que já conta com mais de 30 mil alunos no site da Udemy, com várias avaliações positivas.

O material apresenta uma visão teórica e prática sobre os principais algoritmos de machine learning usando Python, uma das linguagens de programação mais relevantes da área.

O instrutor também usa o Google Colab para implementar exemplos, facilitando o entendimento dos conceitos e evitando a instalação de bibliotecas.

O curso é considerado um conteúdo de A à Z por apresentar desde os conceitos mais simples até as técnicas mais avançadas da área. Tanto a teoria quanto a prática são ensinadas no passo a passo, contado com estudos de caso.

Isso permite que os estudantes tenham todas as ferramentas necessárias para construir soluções complexas que realmente podem ser aplicadas para solucionar problemas do dia a dia de empresas.

O objetivo das aulas é servir como uma referência de consulta das técnicas apresentadas, por isso o conteúdo cobre a maior parte de assuntos possíveis relacionados ao machine learning.

Carga horária: 41,5 horas

Certificado: Oferece certificado de conclusão.

Principais tópicos:

• Classificação - pré-processamento dos dados, naïve bayes, árvores de decisão, random forest, regras, regressão logística, máquinas de vetores de suporte (SVM), redes neurais artificiais, avaliação de algoritmos e combinação e rejeição de classificadores
• Regressão - regressão linear simples e múltipla, polinomial, árvores de decisão, random forest, vetores de suporte (SVR) e redes neurais artificiais
• Regras de associação - algoritmos Apriori e ECLAT
• Agrupamento - k-means, agrupamento hierárquico e DBSCAN
• Tópicos complementares - redução de dimensionalidade com PCA, KernelPCA e LDA, detecção de outliers, aprendizagem por reforço, processamento de linguagem natural, visão computacional, tratamento de dados desbalanceados, seleção de atributos e previsão de séries temporais

Tipo de acesso: Acesso vitalício através da plataforma Udemy.

2. Deep Learning Prerequisites: Linear Regression in Python#

Esse curso tem como objetivo ensinar uma das técnicas mais populares em estatísticas, machine learning e data science: a regressão linear.

A principal limitação do curso é estar disponível em inglês, contudo, o material cobre a teoria do zero até as aplicações para problemas reais.

A regressão linear é uma das formas mais simples de aprender machine learning, apesar disso, apresenta muita profundidade com as possibilidades e conceitos.

Uma das partes mais interessantes sobre o curso é o foco em "como entender e construir" ao invés de apenas "como usar".

Afinal, qualquer um pode aprender a usar uma API em minutos, mas poucos profissionais são capazes de entender o que está acontecendo com o modelo em questão internamente.

A proposta é entender para poder implementar, desenvolver suas habilidades de programação e usando sua experiência técnica.

Carga horária: 6,5 horas

Certificado: Oferece certificado de conclusão.

Principais tópicos:

• 1-D Linear Regression: theory and code
• Multiple linear regression and polynomial regression
• Practical machine learning issues
• Setting up your environment
• Extra help with python for beginners

Tipo de acesso: Acesso vitalício através da plataforma Udemy.

3. Curso de Machine Learning com Python#

Esse curso de machine learning que apresenta vários algoritmos voltados para a aprendizagem supervisionada e introdução à aprendizagem por reforço, utilizando a linguagem Python. 

O conteúdo inicial foi feito para pessoas que estão começando no mundo do machine learning, mas as aulas contam com uma progressão que apresenta técnicas intermediárias e avançadas.

Os algoritmos apresentados no material são modernos e muito utilizados no cotidiano de profissionais da área.

As video aulas são explicadas com o passo a passo e foco em aplicações práticas. Conceitos teóricos básicos são apresentados de forma objetiva, por isso, o conteúdo não detalha a matemática avançada envolvida nos algoritmos.

Os projetos do curso são trabalhados desde a aquisição dos conjuntos de dados nos repositórios, passando pelo tratamento, pré-processamento até a criação dos algoritmos.

Carga horária: 33 horas

Certificado: Oferece certificado de conclusão.

Principais tópicos:

• Fundamentos da Linguagem Python
• Fundamentos de estatística para Machine Learning
• Aprendizado supervisionado de classificação
• Aprendizado supervisionado de regressão
• Aprendizado supervisionado de redes neurais artificiais
• Agrupamento
• Regras de associação
• Aprendizagem por reforço

Tipo de acesso: Acesso vitalício através da plataforma Udemy.

4. Formação Cientista de Dados: O Curso Completo#

Com o conteúdo de diversos cursos em um só, esse é um material completo de Data Science que apresenta e ensina os principais conceitos e técnicas necessários para se classificar e atuar como um cientista de dados.

Os vídeos usados no material são explicativos e detalhados para leigos, com exemplos práticos em R e Python usando dados reais e explicando a resolução de fórmulas no passo a passo.

Estudantes que completarem o conteúdo irão aprender a criar modelos preditivos com deep learning, neural networks e séries temporais.

As aulas também ensinam a criar elementos gráficos com o uso de boas práticas de visualização de dados, modelos de regressão linear e logística, conceitos de gestão de projeto e banco de dados.

Tudo isso é ensinado com cases reais das principais distribuições estatísticas: Normal, Poisson, Binomial e T de Student.

Carga horária: 46 horas

Certificado: Oferece certificado de conclusão.

Principais tópicos:

• Introdução às Linguagens de Programação R e Python
• Limpeza e Tratamento de Dados
• Gráficos, Visualização de Dados e Dashboards
• Estatística I: Amostragem, Medidas de Centralidade e Variabilidade, Probabilidades, Distribuição Normal
• Estatística II: Intervalos de Confiança, Testes de Hipótese, Distribuição t de Student, Distribuição Binomial, Distribuição de * Poisson, Qui Quadrado, Anova
• Regressão Linear e Correlação
• Séries Temporais com Arima
• Machine Learning: Aplicações, conceitos, Classificação, Dimensionamento de Características, Codificação de Categorias, Agrupamentos, Regras de Associação
• Artificial Neural Networks e Deep Learning
• Grafos e Redes Sociais
• Mineração de Texto
• SQL e NoSQL
• Spark com Databricks
• Computação na Nuvem com AWS

Tipo de acesso: Acesso vitalício através da plataforma Udemy.

5. Curso de Machine Learning em Python Completo#

Esse curso de machine learning conta com uma introdução e uma visão geral da área, apresentando os principais algoritmos usados no assunto.

As aulas também ensinam a usar algumas das ferramentas mais importantes em python para análise de dados.

O conteúdo aborda as principais etapas em um processo de machine learning, usando exemplos práticos em regressão e classificação.

A metodologia usada para o aprendizado conta com 3 níveis. O primeiro é a intuição e visualização, abordando os problemas de forma conceitual, usando analogias e se preocupando em compreender o assunto.

O segundo nível é o aprimoramento técnico, onde atividades práticas e aplicações computacionais são passadas aos estudantes. É preciso contar com noções básicas em lógica de programação ou python para finalizar o nível.

Por fim, o terceiro nível se trata da abstração e aprofundamento, onde os alunos compreendem com mais detalhes como as coisas funcionam.

Para aproveitar ao máximo o conteúdo do terceiro nível é preciso contar com um semestre cursado em cálculo e outro em álgebra linear.

Carga horária: 19,5 horas

Certificado: Oferece certificado de conclusão.

Principais tópicos:

• Introdução ao machine learning
• Projetos
• Classificação
• Probabilidades e filtro de spam
• Formulação probabilística de regressão linear
• Método do gradiente
• Técnicas de regularização
• Árvores de decisão revisitada
• Ensemble
• Redução de dimensionalidade
• Matemática do PCA
• Clusterização

Tipo de acesso: Acesso vitalício através da plataforma Udemy.

6. Curso de Machine Learning com Python - Didática Tech#

O site Didática Tech conta com seus próprios cursos voltados para programação, seu material sobre machine learning é uma boa alternativa para iniciantes.

O conteúdo aborda conceitos mais básicos, atuando como um "módulo 1" do aprendizado de machine learning.

Os alunos também aprendem sobre Python e estatística durante as aulas, ensinando sobre os racionais por trás dos algoritmos.

Certificado: Oferece certificado de conclusão.

Principais tópicos:

• Conceitos básicos
• Projetos
• Regressão Linear
• Pré-processamento
• Outros Modelos de Regressão Linear
• Validação Cruzada e Ajuste Fino dos Parâmetros
• Regressão Logística
• Confusion Matrix e Normalização
• KNN
• Decision Trees
• Feature Selection

Tipo de acesso: Acesso vitalício pelo site do curso.

7. Supervised Machine Learning: Regression and Classification#

Oferecido pelo Coursera, essa é uma alternativa de curso de machine learning grátis, contudo, o conteúdo inteiro está disponível apenas em inglês.

O material também conta com alguns requisitos, como a compreensão de cálculo e de álgebra linear, para que o estudante seja capaz de aproveitar todo o conteúdo.

As aulas apresentam uma introdução ao machine learning, data mining e reconhecimento de padrões estatísticos.

Ao finalizar o curso, os estudantes serão capazes de criar seus modelos usando Python e bibliotecas populares como  NumPy & scikit-learn.

Carga horária: 54 horas

Certificado: Oferece certificado de conclusão.

Principais tópicos:

• Regressão linear
• Regressão logística
• Regularização
• Redes neurais
• Máquinas de vetores de suporte
• Aprendizagem não supervisionada
• Redução de dimensionalidade
• Detecção de anomalia
• Sistemas de recomendação

Tipo de acesso: Acesso grátis pela plataforma Coursera.

8. Supervised Machine Learning: Regression and Classification#

Outra alternativa oferecida pela Coursera, esse conteúdo mergulha nos fundamentos básicos para o aprendizado do machine learning usando a linguagem de programação mais acessível para isso, o Python.

O curso revisa os principais componentes do assunto: o propósito do aprendizado de máquina, sua aplicação no mundo real e uma visão geral do aprendizado supervisionado e o aprendizado não supervisionado.

O conteúdo também permite que os estudantes pratiquem com exemplos de aprendizado de máquina reais, vendo como eles afetam a sociedade.

Carga horária: 22 horas

Certificado: Oferece certificado de conclusão.

Principais tópicos:

• Regressão
• Classificação
• Agrupamento
• Sistemas de recomendação

Tipo de acesso: Acesso grátis pela plataforma Coursera.

9. Formação Machine Learning#

A plataforma Alura, focada em ensino nas áreas de tecnologia, também conta com seu próprio conteúdo sobre machine learning.

O material apresentado guia os estudantes desde seus primeiros passos, apresentado aplicações práticas para a aprendizagem de máquina.

As aulas mostram como a tecnologia pode ajudar negócios a crescerem com soluções inteligentes e automatizadas.

O curso ensina sobre os algoritmos de classificação, regressão e clusterização, além de se aprofundar em técnicas de validação cruzada e como usar a aleatoriedade ao seu favor.

O módulo focado em validação e otimização apresenta estratégias para a validação cruzada e ensina como melhorar a eficiência dos algoritmos usando recursos como o GridSearchCV e o RandomizedSearch

Carga horária: 74 horas

Certificado: Oferece certificado de conclusão.

Principais tópicos:

• Primeiros passos
• Avançando na Classificação
• Avançando na Clusterização
• Validação e otimização

Tipo de Acesso: completo durante 1 ano na plataforma Alura.

10. Curso de Machine Learning - Data Science Academy#

A Data Science conta com um curso de machine learning único, onde todos os conceitos são explicados em detalhes.

O material apresenta aos alunos os principais algoritmos da área e como interpretá-los usando R e Python.

Alguns dos principais tópicos estudados são: Regressão, Classificação, Decision Trees, Random Forest, Naive Bayes, Nearest Neighbours (KNN) e K-Means.

Contudo, por se tratar de um curso completo, alguns pré-requisitos são exigidos dos alunos, como noções de sistemas operacionais, fundamentos python, big data analytics e linguagem R.

Carga horária: 120 horas

Certificado: Oferece certificado de conclusão.

Principais tópicos:

• Machine Learning
• Algoritmos de Aprendizagem Supervisionada
• Algoritmos de Aprendizagem Não-Supervisionada
• Regressão e Classificação
• Deep Learning e Redes Neurais

Tipo de acesso: Acesso pelo site da Data Science Academy por 2 anos.

Qual é a melhor maneira para começar a aprender programação?#

Não existe um atalho, a principal e mais prática forma de aprender a programa é programando. Contudo, primeiro é preciso escolher uma linguagem de programação para começar a pratica.

Se o seu objetivo é atuar na área de machine learning e data science, algumas alternativas recomendadas são Python e R.

O Python pode receber um pouco mais de prioridade por ser uma linguagem mais simples, fácil de entender e aplicar.

Mesmo com pouco tempo de estudo e criando algumas linhas de códigos, é possível gerar resultados interessantes, mostrando o progresso do seu estudo.

Qual a melhor maneira de estudar machine learning?#

Ao estudar machine learning é preciso entender duas abordagens básicas: a teórica, onde conceitos, princípios, matemática e estatística precisam ser estudados, e a prática, diretamente relacionada à programação, uso de ferramentas e resultados.

Para realmente aprender sobre o assunto é preciso estudar usando as duas abordagens. Ao começar a aprender um assunto teórico, praticar e realizar experimentos são etapas essenciais para entender como os conceitos são aplicados na prática.

É importante ter ciência de que não é necessário ser um matemático ou especialista em programação para trabalhar na área.

Os cursos de machine learning existem exatamente por isso, foram desenvolvidos para ensinar pessoas interessadas nos conteúdos essenciais e avançados do tema sem sobrecarregar os estudantes.

Escolheu seu curso de machine learning?#

Esperamos que o nosso artigo tenha apresentado informações e dicas de cursos que irão ajudar você a começar seus estudos em machine learning.

Caso tenha interesse em aprender inglês para ter acesso a mais cursos interessantes da área de programação, confira nosso artigo com os melhores cursos de inglês online grátis e pagos.