#Criar modelos preditivos com Deep Learning, Neural Networks e Series Temporais
#Criar elementos gráficos com uso de boas práticas de visualização de dados
#Aplicar conceitos básicos de mineiração de textos
#Criar modelos de Regressão Linear e Logística
#Potencializar sua compreensão sobre outras áreas de Machine Learning, como Agrupamentos, Associadores e Seleção de Atributos
#Dominar os conceitos de Probabilidade, Intervalos de Confiança, Testes de Hipótese, Anova e Qui quadrado #Aplicar conceitos de Grafos
#Ver cases reais das principais distribuições estatísticas: Normal, Poisson, Binomial, T de Student
#Aprenda conceitos de Gestão de Projetos
#Estude e pratique linguagem SQL
#Conheça bancos de dados NoSQL com MongoDB
#Conheça técnicas como Feature Scaling e Categorical Encoding