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
* Desconto não cumulativo.
Calendário de Aulas
- 22/11 sexta-feira das 19h00 às 23h00 Local: Vila Olímpia
- 23/11 sábado das 08h00 às 12h00 Local: Vila Olímpia
- 29/11 sexta-feira das 19h00 às 23h00 Local: Vila Olímpia
- 30/11 sábado das 08h00 às 12h00 Local: Vila Olímpia
- 06/12 sexta-feira das 19h00 às 23h00 Local: Vila Olímpia
- 07/12 sábado das 08h00 às 12h00 Local: Vila Olímpia
- 13/12 sexta-feira das 19h00 às 23h00 Local: Vila Olímpia
- 14/12 sábado das 08h00 às 12h00 Local: Vila Olímpia
Investimento
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Até dia 11/11/2019
R$ 2.780,00 -
Após dia 11/11/2019
R$ 3.090,00
Formas de Pagamento
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Boleto
À vista
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American Express
Até 9x sem juros -
Master Card
Até 9x sem juros -
VISA
Até 9x sem juros -
ELO
Até 9x sem juros
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* Desconto não cumulativo.
Short Bio
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
Introdução a Data Science, Estatística Descritiva e R
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- 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
Modelos Regressivos
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- Entendendo uma regressão
- Modelos Auto-regressivos
- Modelos de Regressão Linear
- Modelos de Regressão Multivariada
- Elaboração no Excel e R
- Transformações lineares e parametrizações
Modelos de Classificação e Clustering
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- 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
Algoritmos de Machine Learning e aplicações em larga escala
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- Exercício integrado
- Random Forest
- SVM
- Scale-up e Scale-out