Cálculo Diferencial e Integral
Derivadas, gradientes, séries de Taylor, hessianas e integrais — a linguagem da otimização e do aprendizado de modelos.
100% Online · Aulas Gravadas
Turma aberta
Onde os outros travam, você avança! Matemática
Mais do que cálculo e álgebra linear, a matemática treina as habilidades mais valiosas do futuro: aprender, adaptar-se e resolver problemas em um mundo que muda mais rápido a cada dia.
∇f(x) = 0
Aᵀ A x = Aᵀ b
∂L/∂w
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à vista por
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60h
Carga horária
124
Atividades
Livro
Exclusivo
Tutoriais
Guiados
Projeto
Final
Certificado
de conclusão
PROFESSOR
Prof. PhD Wagner Hugo Bonat
Doutor em Estatística e consultor das áreas de Ciência de Dados e GenAI. Já formei cerca de 300 especialistas que hoje atuam em empresas, universidades e organizações de referência no Brasil e exterior.
Ao longo da minha carreira, percebi um padrão recorrente: muitos profissionais conseguem utilizar ferramentas de IA e Machine Learning, mas poucos realmente entendem a lógica por trás dos modelos.
Foi justamente para preencher essa lacuna que criei este curso!
Este curso é o resultado de uma metodologia que combina rigor matemático, aplicações práticas e uma didática lapidada por 9 anos de ensino deste conteúdo na especialização em Data Science e Big Data da UFPR.
Este curso vai muito além dos conceitos matemáticos. Ele mudará a forma como você enxerga modelos, algoritmos e ferramentas de IA, desenvolvendo a autonomia, o raciocínio analítico e o pensamento crítico que sustentam as decisões dos profissionais mais valorizados da área.
Áreas do curso
Três pilares para dominar a matemática
Álgebra Linear
Vetores, matrizes, determinantes, rank, inversas e transformações — a estrutura por trás de redes neurais e regressões.
Métodos Numéricos
Algoritmos iterativos e aproximações — como o computador resolve o que a álgebra não resolve.
Por que esse curso
Não é mais um curso teórico. É a base que falta para alavancar a sua carreira.
Em um mercado onde muitos sabem usar ferramentas, a matemática continua sendo um dos diferenciais mais poderosos para acelerar sua carreira e conquistar posições de maior impacto e remuneração.
Foco em aplicações reais
Cada conceito é conectado a problemas concretos de IA e ciência de dados.
Matemática + programação
Teoria e código andam juntos: do papel ao R, sem abstrações vazias.
Desafios para o portfólio
Projetos práticos que você publica e mostra no mercado.
Livro exclusivo + material próprio
Conteúdo autoral completo, do nível inicial ao avançado.
Professor experiente
Prof. Wagner Bonat — doutor + 15 anos formando cientistas de dados.
Suporte total
Tire dúvidas e seja acompanhado até dominar o conteúdo.
Preparação para pesquisa
Base sólida para mestrado, doutorado e P&D na área de dados.
Projeto final
Aplique tudo em um case real, do problema ao modelo finalizado.
Programa
De funções a redes neurais. Curso completo!
- MÓDULO 01
Boas-vindas e Motivação
- Classificação de dados e previsões
- Clusterização e padrões
- Fundamentos de redes neurais
- Principais aplicações de IA
- Problemas reais de Ciência de Dados
- Conceitos e terminologia essenciais
- Visão prática do mercado de IA
- Preparação para os módulos avançados
- MÓDULO 02
Cálculo Diferencial e Integral
- Funções e modelagem matemática
- Limites e continuidade
- Derivadas e suas aplicações
- Derivadas parciais e gradientes
- Hessiano e otimização
- Séries de Taylor
- Regressão linear simples
- Integrais e redução de dados
- MÓDULO 03
Álgebra Matricial
- Vetores, escalares e matrizes
- Operações matriciais e cálculo
- Rank, inversa e determinantes
- Sistemas lineares
- Métodos iterativos e LU
- Autovalores e autovetores
- Decomposição em valores singulares
- Regressão linear múltipla e ridge
- MÓDULO 04
Métodos Numéricos
- Equações não lineares
- Gradiente descendente e Newton
- Diferenciação numérica
- Integração numérica e Monte Carlo
- Quadraturas de Gauss
- Programação matemática
- Métodos baseados em gradiente e hessiano
- Técnicas avançadas de busca e simulação
- MÓDULO 05
Exemplos Integradores
- Regressão logística
- Pensamento matemático
- Exemplos completos
- Clusterização com k-means
- Fundamentos de redes neurais
- Treinamento e otimização de modelos
- Projeto aplicado com dados do YouTube
Projeto final + Certificado
Para quem é
Feito para quem quer ser um cientista de dados de verdade.
Linguagem clara, ritmo acessível e foco em aplicação. Se você é técnico, exato ou autodidata e quer dominar a matemática que aparece em todo paper de IA — este é o seu lugar.
- Engenheiros que querem migrar para dados
- Cientistas da computação que precisam da base matemática
- Economistas, físicos e estatísticos
- Administradores e gestores de informação
- Profissionais de análise e desenvolvimento de sistemas
- Quem deseja entender, e não só usar, modelos estatísticos e de Machine Learning
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A IA acelera.
A matemática diferencia.
Acesso ao curso completo, livro exclusivo, projeto final, certificado e suporte com o professor. Um investimento que muda a forma como você lê, escreve e cria modelos.
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Garantia de 30 dias
Sua forma de pensar nunca mais será a mesma.
Conclua o curso em até 30 dias. Se você não desenvolver uma compreensão muito mais clara dos fundamentos matemáticos por trás da Ciência de Dados e da IA, devolvemos 100% do valor investido.