Big Data Science
Machine Learning e Data Mining
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DATA SCIENCE
DADOS ESTATÍSTICA DATA SCIENCE MACHINE LEARNING DATA MINING CIÊNCIA DE DADOS
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CIÊNCIA DE DADOS DATA MINING MACHINE LEARNING DATA SCIENCE ESTATÍSTICA DADOS
CIÊNCIA DE DADOS DATA MINING MACHINE LEARNING DATA SCIENCE ESTATÍSTICA DADOS
CIÊNCIA DE DADOS DATA MINING MACHINE LEARNING DATA SCIENCE ESTATÍSTICA DADOS
Proposta
AS FERRAMENTAS E MÉTODOS ESSENCIAIS NO MUNDO DOS DADOS
No universo emergente de tecnologias relacionadas à Big Data, um novo profissional é cada vez mais valorizado: o Cientista de Dados (Data Scientist).
Utilizando métodos matemáticos e estatísticos sobre um volume crescente de dados, mais técnicas de Data Mining e Machine Learning, o Cientista de Dados obtém respostas e, principalmente, fórmula as perguntas certas.
O curso prepara o profissional para aplicar as principais ferramentas disponíveis neste mercado (R e outras).
Utilizando métodos matemáticos e estatísticos sobre um volume crescente de dados, mais técnicas de Data Mining e Machine Learning, o Cientista de Dados obtém respostas e, principalmente, fórmula as perguntas certas.
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4 Módulos | 32 Horas
Foco
Aprenda conceitos estatísticos e métodos matemáticos essenciais para ser um cientista de dados.
Para Quem
Analistas, Coordenadores e Gerentes que querem entender como utilizar volumes de dados para obter respostas. Profissionais de B.I. que querem atuar no segmento de Data Mining.
Formato
LIVE
Suas aulas são encontros online sempre ao vivo. Isso significa que em todas as etapas do curso, as aulas serão em tempo real. Você terá contato direto com o professor, poderá tirar suas dúvidas momento a momento, fazer networking e ainda evoluir trocando ideias com a sua turma.
SOBRE
Big Data Science
Machine Learning e Data Mining
Conteúdo
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Machine Learning e Data Mining
Conteúdo
Módulo 1
Módulo 1
Introdução a Data Science, Estatística Descritiva e Python-
Introdução a Data Science, Estatística Descritiva e Python
Introdução a Data Science, Estatística Descritiva e Python
Introdução a Data Science, Estatística Descritiva e Python
- Principais elementos que caracterizam Data Science e Big Data
- Como e em quais situações aplicar
- Média, Mediana, Variância, Covariância, Desvio Padrão e Correlação
- Histograma, Dispersão, Box-Plot
- Utilizando Python e R para Data Science
Módulo 2
Módulo 2
Modelos Regressivos+
Modelos Regressivos
Modelos Regressivos
Modelos Regressivos
- Entendendo uma regressão
- Modelos Auto-regressivos
- Modelos de Regressão Linear
- Modelos de Regressão Multivariada
- Elaboração no Excel, Python e R
- Transformações lineares e parametrizações
Módulo 3
Módulo 3
Modelos de Classificação e Clustering+
Modelos de Classificação e Clustering
Modelos de Classificação e Clustering
Modelos de Classificação e Clustering
- Análise do erro e otimização
- Dados de treinamento, teste e previsão
- Aprendizagem supervisionada e não supervisionada
- Classificação de dados
- Teoria das Probabilidades e Árvores de decisão
- Clustering
Módulo 4
Módulo 4
Algoritmos de Machine Learning e aplicações em larga escala+
Algoritmos de Machine Learning e aplicações em larga escala
Algoritmos de Machine Learning e aplicações em larga escala
Algoritmos de Machine Learning e aplicações em larga escala
- Random Forest
- SVM
- Regressão Logística
- Projeto integrado final
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Diogenes
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Global Data & AI Director at Alpargatas
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Mestre em Economia Aplicada (UFRGS), Especialista em Banking (FGV), Data Science e bacharel em Matemática Aplicada (UFRGS). Com passagens por grandes empresas como B3, Via Varejo e Zé Delivery/ABInBev, atualmente é Global Data & AI Director na empresa Alpargatas, responsável por Big Data, Engenharia de Dados, Governança e Data Science, respirando e vivendo dados no dia a dia. Mais de vinte anos de experiência no mercado de Tecnologia da Informação. É também consultor em Data Science e professor de pós-graduação e graduação nas áreas de Big Data e Data Science.
Mestre em Economia Aplicada (UFRGS), Especialista em Banking (FGV), Data Science e bacharel em Matemática...
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