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Programa do Curso

Introdução à Ciência de Dados/IA

  • Aquisição de conhecimento através de dados
  • Representação do conhecimento
  • Criação de valor
  • Visão geral da Ciência de Dados
  • Ecossistema de IA e nova abordagem à análise
  • Tecnologias-chave

Fluxo de trabalho de Ciência de Dados

  • CRISP-DM
  • Preparação dos dados
  • Planeamento do modelo
  • Criação do modelo
  • Comunicação
  • Implantação

Tecnologias de Ciência de Dados

  • Linguagens utilizadas para prototipagem
  • Tecnologias Big Data
  • Soluções end-to-end para problemas comuns
  • Introdução à linguagem Python
  • Integração de Python com Spark

IA nos Negócios

  • Ecossistema de IA
  • Ética da IA
  • Como impulsionar a IA nos negócios

Fontes de dados

  • Tipos de dados
  • SQL vs NoSQL
  • Armazenamento de dados
  • Preparação de dados

Análise de Dados — Abordagem Estatística

  • Probabilidade
  • Estatística
  • Modelação estatística
  • Aplicações nos negócios utilizando Python

Aprendizagem automática nos negócios

  • Supervisionada vs não supervisionada
  • Problemas de previsão
  • Problemas de classificação
  • Problemas de agrupamento (clustering)
  • Deteção de anomalias
  • Motores de recomendação
  • Mineração de padrões de associação
  • Resolução de problemas de ML com a linguagem Python

Deep Learning

  • Problemas em que os algoritmos tradicionais de ML falham
  • Resolução de problemas complexos com Deep Learning
  • Introdução ao Tensorflow

Processamento de Linguagem Natural

Visualização de Dados

  • Saídas de relatórios visuais provenientes da modelação
  • Pegadinhas comuns na visualização
  • Visualização de dados com Python

De Dados a Decisão — Comunicação

  • Fazer impacto: storytelling orientado por dados
  • Eficácia da influência
  • Gestão de projetos de Ciência de Dados

Requisitos

Não são necessários requisitos específicos para frequentar este curso.

 35 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (7)

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