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

Turma

Início

Aulas

Duração

Local

Investimento

30/09

Datas e Horários

32 horas

Aclimação - Unidade II

R$ 2.175,00*

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

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Calendário de Aulas

30/09 sábado das 08h00 às 17h00
07/10 sábado das 08h00 às 17h00
21/10 sábado das 08h00 às 17h00
28/10 sábado das 08h00 às 17h00

Investimento

Até dia 20/09/2017
R$ 2.175,00
Após dia 20/09/2017
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