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Programa do Curso

Introdução à Análise de Dados e Big Data

  • O que torna o Big Data "Grande"?
    • Velocidade, Volume, Variedade, Veracidade (VVVV)
  • Limites do Processamento de Dados Tradicional
  • Processamento Distribuído
  • Análise Estatística
  • Tipos de Análise de Aprendizado de Máquina
  • Visualização de Dados

Papéis e Responsabilidades no Big Data

  • Administradores
  • Desenvolvedores
  • Analistas de Dados

Linguagens Usadas para Análise de Dados

  • Python
    • Por que Python para Análise de Dados?
    • Manipulação, processamento, limpeza e análise de dados

Abordagens para Análise de Dados

  • Análise Estatística
    • Análise de séries temporais
    • Preditivos com modelos de correlação e regressão
    • Estatística inferencial (estimativa)
    • Estatística descritiva em conjuntos de dados Big Data (ex. calcular a média)
  • Aprendizado de Máquina
    • Aprendizado supervisionado versus não supervisionado
    • Classificação e agrupamento (clustering)
    • Estimativa do custo de métodos específicos
    • Filtragem

Infraestrutura do Big Data

  • Armazenamento de Dados
    • Bancos de dados relacionais (SQL)
      • MySQL
      • Postgres
      • Oracle
    • Compreendendo as nuances
      • Bancos de dados hierárquicos
      • Bancos de dados orientados a objetos
      • Bancos de dados orientados a documentos
      • Bancos de dados orientados a grafos
      • Outros

O Futuro do Big Data

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Um entendimento geral de matemática
  • Um entendimento geral de programação
  • Um entendimento geral de bancos de dados

Público-alvo

  • Desenvolvedores / programadores
  • Consultores de TI
 21 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (3)

Próximas Formações Provisórias

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