Machine Learning Sem código no Ensino Superior

O mercado de trabalho atual exige cada vez mais profissionais com senso analítico para lidar com grande massa de dados de forma a gerar conhecimento útil no processo de tomada de decisão. O Aprendizado de Máquina ou Machine Learning (ML) está entre as principais áreas que permitem a descoberta de conhecimento e padrões dentro de grandes volumes dados através do uso de vários algoritmos junto com os processos de mineração de dados. ML vem crescendo significativamente na era do "Big Data", e os estudantes necessitam ter experiências em como resolver problemas usando os algoritmos. Considerando que esses assuntos são tratado nos cursos de computação, os estudantes dos diferentes cursos da UFPA não possuem na sua grade curricular alguma disciplina que contemple os referidos assuntos, logo, existe uma necessidade real desses alunos utilizarem esse aprendizado em casos reais.
O desenvolvimento de aplicativos de ML não é trivial e o seu processo de desenvolvimento difere de um software tradicional, pois envolve adquirir um conjunto rotulado de exemplos, selecionar um algoritmo de aprendizado apropriado e seus parâmetros, treinar um modelo, avaliar as previsões desse modelo em relação ao conjunto de testes e, finalmente, sua implantação em produção. Normalmente, os modelos são desenvolvidos usando programação. Para democratizar o aprendizado de ML é desejável reduzir o esforço cognitivo e da codificação, permitindo ao estudante se concentrar na lógica para resolver o problema.
O referido projeto consiste em um curso que apresentará um conjunto de ferramentas visuais que permitem aos usuário criar, de forma mais fácil, modelos de ML em geral, sem utilização de código, podendo criar soluções somente arrastando e soltando elementos gráficos sem se preocupar em importar biblioteca