AGÊNCIA NACIONAL DE AVIAÇÃO CIVIL – ANAC
REQUERIMENTO DE CAPACITAÇÃO EXTERNA

- DOCUMENTO INDIVIDUAL -​

Possui passaporte válido? (Apenas nos casos em que houver necessidade de afastamento do país)

(   ) Sim     Nº: ______________________________     Validade: ____/____

(  ) Não​      Nº do Processo de Solicitação:​ ___________________________

 Link para página de divulgação: https://www.datascienceacademy.com.br/bundle/formacao-machine-learning-4

 Local 

Online

 . País:

 . Cidade:

 . Endereço:​

 Período da Missão (Período efetivo da missão, não incluindo o deslocamento)

 . Início: imediato (quando contratado).

 . Término: após 24 meses da data de início.

 Cronograma do Curso (Descrição por dia)

 A formação inclui 5 CURSOS: 

 1) Matemática e Estatística Aplicada Para Data Science, Machine Learning e IA (84h/a)

   - Fundamentos da Matemática Para Data Science, Machine Learning e IA

   - Vetores e Espaço Vetorial em Data Science

   - Operações com Matrizes, Determinantes, Autovalores e Autovetores

   - Funções, Derivadas e Regra da Cadeia

   - Análise Estatística de Dados Categóricos

   - Análise Estatística de Dados Quantitativos

   - Teoria da Probabilidade e Distribuições de Probabilidade

   - Análise Estatística com Métodos Paramétricos

   - Análise Estatística com Métodos Não Paramétricos

   - Inferência Estatística e Testes de HIpóteses em Data Science

 2) Desenvolvimento e Deploy de Modelos de Machine Learning (96h/a)

   - O Processo de Construção de Modelos de Machine Learning

   - Design do Processo de Treino e Teste de Modelos de Machine Learning

   - Design do Processo de Deploy do Modelo

   - Deploy do Modelo Como API via Docker

   - Engenharia de Atributos e Feature Store

   - Retreinamento e Versionamento do Modelo

   - Model e Data Drift

   - Introdução à Linguagem Rust

   -  Deploy de Modelos de Machine Learning com Linguagem Rust

 3) Deep Learning Para Aplicações de Inteligência Artificial com Python e C++ (96h/a)

   - Introdução às Redes Neurais Artificiais Profundas

   - Configurando o Ambiente de Desenvolvimento Para Linguagem Python

   - Fundamentos de Redes Neurais Artificiais - Do Perceptron aos Transformers

   - Compreendendo a Arquitetura Transformers de Forma Visual

   - Arquitetura Padrão, Arquitetura Transformers e Plataforma Hugging Face

   - Deep Learning Para Aplicações de Visão Computacional

   - Deep Learning Para Aplicações de Processamento de Linguagem Natural

   - Deep Learning Para Aplicações Financeiras 

   - Deep Learning Para Modelagem de Séries Temporais

   - Fundamentos da Linguagem C++

   - Construção de Aplicações em Linguagem C++

   - Aplicações de Deep Learning em C++ 

   - Implementando Transformers em C++

   - Serialização e Deploy de Modelos de Deep Learning em C++

 4) MLOps e Ciclo de Vida de Modelos de Machine Learning (84h/a)

   - Ciclo de Vida e o Processo de Desenvolvimento de Modelos de Machine Learning

   - Princípios do MLOps - Versionamento, Automação, Feature Store e CI/CD

   - Modelo de Maturidade em MLOps

   - Infraestrutura e Features Stores Para MLOps

   - Construindo Pipelines Para Automação do Treinamento de Modelos

   - Construindo Pipelines de Inferência

   - MLOps, AIOps e LLMOps com Modelos de IA Generativa

 5) Machine Learning Para Aplicações Biomédicas (72h/a)

   - Ética e Regulamentação em Machine Learning na Área Biomédica

   - Processo de Construção de Modelos de Machine Learning

   - Machine Learning e Modelagem Probabilística

   - Processamento e Análise de Dados Biomédicos com LLMs

   - Análise Diagnóstica e Modelagem Preditiva

   - Redes Neurais e Deep Learning em Biomedicina

   - Interpretabilidade de Modelos de Machine Learning 

   - Algoritmos Genéticos e Machine Learning Para Medicina Personalizada

 Objetivo(s) da ANAC a ser(em) alcançados com a capacitação: 

      A SAS recebe e analisa grande quantidade de dados do mercado de aviação, com dados provenientes de diversas fontes. Os dados recebidos devem ser auditados, para garantir sua confiabilidade, e analisados, de forma correta e célere, produzindo informações úteis a tomadas de decisão de interesse público. 

      A Formação Machine Learning 4.0 reúne vários cursos com o objetivo de proporcionar um aprendizado aprofundado e atualizado sobre as possibilidades de utilização de aprendizagem de máquina na análise de dados.

      Essa formação contribuirá, direta ou indiretamente, com alguns objetivos estratégicos da ANAC, como:

      OE3 - Promover um acesso amplo aos serviços aéreos

      OE7 - Fortalecer a comunicação e o papel da agência

      OE11 - Aprimorar a gestão de informação para tomada de decisão

      O objetivo a ser alcançado é, portanto, capacitar o servidor para utilizar técnicas de aprendizagem de máquina, de forma a contribuir com a melhoria da capacidade de análise de dados da SAS.  

 Registro no Sistema de Cadastro de Necessidade de treinamento: 

 ID necessidade 1446 e ID do treinamento 8299.

 Justificativa de aderência da capacitação às atividades desempenhadas pelo(a) servidor(a):

      Servidor trabalha em gerência técnica vinculada à Gerência de Acompanhamento de Mercado (GEAC), com análise de dados estatísticos e econômicos provenientes de diferentes bancos de dados, e com a produção de informações e relatórios, tanto de uso interno quanto públicos. Dessa forma, há a necessidade de que a servidora esteja devidamente capacitada com as diversas técnicas disponíveis para análise de grandes quantidades de dados.

 Justificativa de singularidade do evento:

      A formação é composta de 5 cursos principais.

     O primeiro deles é o Matemática e Estatística Aplicada Para Data Science, Machine Learning e IA, que proporciona aos alunos uma compreensão clara, direta e objetiva dos conceitos fundamentais que formam a espinha dorsal da Ciência de Dados, Machine Learning e Inteligência Artificial - a Matemática e a Estatística. São conceitos de suma importância no mundo da Ciência de Dados, pois o domínio dessas disciplinas permite que profissionais da área desenvolvam modelos mais precisos, façam previsões mais acuradas e entendam, de forma abrangente, as complexidades e nuances dos dados com os quais estão trabalhando.

     Já o curso Desenvolvimento e Deploy de Modelos de Machine Learning busca preparar os alunos para um novo nível de conhecimento prático em Machine Learning, através de projetos em Linguagem Python e Rust. Esse novo nível envolve perguntas como: Como colocar modelos em produção? Como fazer o deploy e reaproveitar recursos (features) através de uma Feature Store? Como monitorar os modelos em produção e detectar problemas como data e model drift? Como mitigar esses problemas? Como versionar os modelos uma vez que o retreinamento será cada vez mais comum? Como criar e fazer o deploy de APIs para o modelo ou mesmo fazer o deploy do modelo em plataformas de Cloud Computing?

     O curso Deep Learning Para Aplicações de Inteligência Artificial com Python e C++ conduz o aluno desde as raízes da IA, passando pelos fundamentos de redes neurais, até aplicações avançadas em áreas tão diversas quanto Visão Computacional, Processamento de Linguagem Natural e Análise Financeira. O curso não apenas apresenta teorias e conceitos; ele traz 10 projetos completos com aplicações práticas, dando ênfase especial à arquitetura Transformers e à plataforma Hugging Face, que estão na vanguarda do estado da arte em IA.

      No curso MLOps e Ciclo de Vida de Modelos de Machine Learning, o aluno entra no universo da operacionalização de Machine Learning com MLOps, conhecendo na prática a essência do desenvolvimento sustentável e gerenciamento eficaz de modelos de Aprendizado de Máquina no dia a dia. Através de uma combinação equilibrada de conhecimento teórico e aplicação prática, os alunos terão uma compreensão abrangente e experiência prática em MLOps, prontos para enfrentar os desafios da operacionalização de modelos de Machine Learning no cenário tecnológico moderno.

      Além desses cursos, a formação também disponibiliza o curso Machine Learning Para Aplicações Biomédicas, com aplicações práticas na área da Biomedicina, além de cursos bônus opcionais relacionados a área de dados.

      Os cursos da Data Science Academy - DSA têm como público alvo profissionais que desejam aprender na prática como trabalhar com Big Data, Data Science, Inteligência Artificial e tecnologias relacionadas, com material orientado às necessidades do mercado de trabalho. É oferecido vasto conteúdo, teórico e prático, todo em português.

Justificativa de notória especialização da instituição organizadora:

A Data Science Academy é um portal brasileiro de capacitação online especializado em Data Science, Big Data, Analytics, Machine Learning, Inteligência Artificial e tecnologias relacionadas. É reconhecida na área pela qualidade e aplicabilidade prática de seus cursos, possuindo diversas parcerias com empresas privadas e entidades públicas.

 ANAC custeará as diárias? ( ) Sim (X) Não

Se sim, qual a opção de recebimento: ( ) Dólar ( ) Euro ( ) Real

 ANAC custeará taxa de inscrição? (X) Sim ( ) Não

 Se sim, informar os dados abaixo:​

 . UORG pagadora:​ SAS

 . Instituição promotora do evento:​ Data Science Academy

 . Telefone:

 . E-mail: pagamento@datascienceacademy.com.br

 . Endereço (incluindo País, Cidade e CEP): Brasília-DF

 . Dados financeiros:

 . Moeda da Inscrição: Real

 . Valor da Inscrição (moeda original): R$ 3.640,00

 . Valor total em R$ (conforme cotação do dia): R$ 3.640,00

 . Data Limite para pagamento:

 ANAC custeará o seguro viagem? ( ) Sim (X) Não

 Se sim, informar os dados abaixo:

 . Endereço com CEP:

 . Contato no Brasil

 . Nome:

 . Telefone:

 Solicito autorização para participar do evento de capacitação acima descrito, bem como demais providências necessárias para sua viabilização. Para tanto declaro que: [ X ] Não tenho ciência de possuir qualquer relação de parentesco que represente impedimento, nos termos do §3º do art. 3º do Decreto nº 7.203, de 04/06/2010, para a contratação em questão. [ ] Me comprometo a elaborar e apresentar tempestivamente à Gerência Técnica de Capacitação (GTCA/SGP) relatório circunstanciado das atividades por mim desempenhadas durante meu afastamento do País com o fim de aperfeiçoamento, conforme art. 16 do Decreto 91.800/85. [ ] Estou ciente de que é de minha responsabilidade a obtenção de PASSAPORTE e VISTO válidos, bem como demais providências imprescindíveis, como comprovante das vacinas exigidas, para a entrada e/ou permanência no PAÍS DE DESTINO e CONEXÕES. (Apenas nos casos em que houver necessidade de afastamento do país)