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Sobre o Curso

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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
   
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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).
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4 Módulos | 32 Horas
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.

Foco

Aprenda conceitos estatísticos e métodos matemáticos essenciais para ser um cientista de dados.

Formato
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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

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Conteúdo

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Conteúdo

Módulo 1
Módulo 1
Introdução a Data Science, Estatística Descritiva e R
+
Introdução a Data Science, Estatística Descritiva e R 
Introdução a Data Science, Estatística Descritiva e R 
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 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 Justo
Diogenes
Justo
PMO Manager da BMF&Bovespa
Mestre em Economia Aplicada (UFRGS), Especialista em Banking (FGV), Data Science e bacharel em Matemática Aplicada (UFRGS). Com passagens por grandes empresas como B3 e Via Varejo, atualmente é Global Head of Data Product no Zé Delivery/ABInBev, 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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21 JULHO - 20 AGOSTO
Dias 21, 23, 28 e 30 de julho, 11, 13, 18 e 20 de agosto de 2022. Quintas-feiras das 19h às 23h e Sábados das 8h às 12h.
-
10x  R$ 309,00R$ 3.418,00
ou R$ 3.090,00 à vista
Valor por compra antecipada até 05/07/22

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