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Sobre o Curso

No universo emergente de tecnologias relacionadas ao Big Data, destaca-se um novo papel de extrema relevância: o cientista de dados (Data Scientist). Ele é responsável por utilizar métodos matemáticos e estatísticos sobre um volume crescente de dados, por meio de técnicas de data mining, machine learning entre outras, para obter respostas e, principalmente, trazer as perguntas certas. O aluno será preparado com conceitos estatísticos e métodos matemáticos essenciais para assumir este papel e irá aplicá-los com ferramentas utilizadas neste mercado (R e outras).

QUEM VAI GOSTAR?

Para gerentes, coordenadores e analistas que necessitam entender como utilizar massas de dados para obter respostas. Profissionais de B.I. que desejam ingressar no segmento de Data Mining.

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Short Bio

Diogenes Justo
Conecte-se

Mestre em Economia Aplicada (UFRGS) à teoria dos jogos. Especialista em Banking (FGV), Data Science e bacharel em Matemática Aplicada (UFRGS). Atualmente é Gerente do PMO da BM&F Bovespa. 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 Business Intelligence, Big Data e Data Science.

Conteúdo

Módulo 1

Introdução a Data Science, Estatística Descritiva e R

    • 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 do R para fazer Data Science
Módulo 2

Modelos Regressivos

    • Entendendo uma regressão
    • Modelos Auto-regressivos
    • Modelos de Regressão Linear
    • Modelos de Regressão Multivariada
    • Elaboração no Excel e R
    • Transformações lineares e parametrizações
Módulo 3

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

Algoritmos de Machine Learning e aplicações em larga escala

    • Exercício integrado
    • Random Forest
    • SVM
    • Scale-up e Scale-out

BIG DATA & BI

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