Programa do Curso

Introdução à Data Science/AI

  • Aquisição de conhecimentos através de dados
  • Representação do conhecimento
  • Criação de valor
  • Data Science visão geral
  • Ecossistema de IA e nova abordagem à análise
  • Tecnologias-chave

Data Science fluxo de trabalho

  • Crisp-dm
  • Preparação de dados
  • Planeamento de modelos
  • Construção de modelos
  • Communication
  • Implantação

Data Science tecnologias

  • Linguagens utilizadas para a criação de protótipos
  • Tecnologias de grandes volumes de dados
  • Soluções de ponta a ponta para problemas comuns
  • Introdução à linguagem Python
  • Integração de Python com Spark

IA em Business

  • Ecossistema de IA
  • Ética da IA
  • Como promover a IA nas empresas

Fontes de dados

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

Data Analysis – Abordagem estatística

  • Probabilidade
  • Statistics
  • Modelação estatística
  • Aplicações empresariais com Python

Aprendizagem automática nas empresas

  • Supervisionado vs não supervisionado
  • Problemas de previsão
  • Problemas de classificação
  • Problemas de agrupamento
  • Deteção de anomalias
  • Motores de recomendação
  • Extração de padrões de associação
  • Resolução de problemas de ML com a linguagem Python

Aprendizagem profunda

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

Processamento de linguagem natural

Visualização de dados

  • Resultados de relatórios visuais de modelação
  • Armadilhas comuns na visualização
  • Visualização de dados com Python

Dos dados à decisão – comunicação

  • Criar impacto: contar histórias com base em dados
  • Eficácia da influência
  • Gerir Data Science projectos

Requisitos

Nenhum

  35 horas

Número de participantes


Inicia

Termina


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.

Preço por participante

Declaração de Clientes (3)

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