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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.

Informações do Curso

Em até 6x no cartão. Alunos e ex-alunos FIAP têm 20% de desconto.
* Desconto não cumulativo.

Calendário de Aulas

  • 18/03 sábado das 08h00 às 17h00
  • 25/03 sábado das 08h00 às 17h00
  • 08/04 sábado das 08h00 às 17h00
  • 15/04 sábado das 08h00 às 17h00
  • 15/07 sábado das 08h30 às 17h30
  • 22/07 sábado das 08h30 às 17h30
  • 05/08 sábado das 08h30 às 17h30
  • 12/08 sábado das 08h30 às 17h30

Investimento

  • Até dia 08/03/2017
    R$ 2.175,00
  • Após dia 08/03/2017
    R$ 2.660,00
  • Até dia 05/07/2017
    R$ 2.175,00
  • Após dia 05/07/2017
    R$ 2.660,00

Formas de Pagamento

Pagamentos à vista terão 10% de desconto

  • Boleto
    À vista
  • American Express
    Até 9x sem juros
  • Master Card
    Até 9x sem juros
  • VISA
    Até 9x sem juros
  • Bitcoin
    Transferência

Alunos, ex-alunos e colaboradores têm 20% de desconto na compra dos cursos SHIFT.
* Desconto não cumulativo.

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

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