Curso de Data Mining with Python

Público

Se você tentar entender os dados aos quais tem acesso ou quiser analisar dados não estruturados disponíveis na rede (como o Twitter, Linked in, etc ...), este curso é para você.

É principalmente destinado a tomadores de decisão e pessoas que precisam escolher quais dados valem a pena coletar e o que vale a pena analisar.

Não se destina a pessoas que configuram a solução, essas pessoas irão se beneficiar do quadro geral.

Modo de entrega

Durante o curso, os delegados serão apresentados a exemplos de trabalho, principalmente de tecnologias de código aberto.

Aulas curtas serão seguidas de apresentação e exercícios simples pelos participantes

Conteúdo e Software utilizados

Todo o software utilizado é atualizado cada vez que o curso é executado, por isso, verificamos as versões mais recentes possíveis.

Abrange o processo de obter, formatar, processar e analisar os dados, para explicar como automatizar o processo de tomada de decisão com o aprendizado de máquina.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e engenheiros de software que desejam usar o Dask com o ecossistema Python para criar, dimensionar e analisar grandes conjuntos de dados.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Configurar o ambiente para começar a criar o processamento de big data com Dask e Python.
• Explorar os recursos, as bibliotecas, as ferramentas e as APIs disponíveis no Dask.
• Compreender como o Dask acelera a computação paralela em Python.
• Aprenda como escalar o ecossistema Python (Numpy, SciPy e Pandas) usando Dask.
• Otimizar o ambiente Dask para manter o alto desempenho na manipulação de grandes conjuntos de dados.

Objetivo:

Os delegados serão capazes de analisar grandes conjuntos de dados, extrair padrões, escolher a variável correta que tem impacto nos resultados, de modo a que um novo modelo seja previsto com resultados preditivos.

O curso pode ser fornecido com quaisquer ferramentas, incluindo software e aplicativos de mineração de dados de código aberto gratuitos

R é uma linguagem de programação livre e de código aberto para computação estatística, análise de dados e gráficos. R é usado por um número crescente de gerentes e analistas de dados dentro das corporações e da academia. R possui uma ampla variedade de pacotes para mineração de dados.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), é direcionado a desenvolvedores e analistas de dados intermediários que desejam aprimorar suas habilidades em análise e manipulação de dados usando Python, Pandas e NumPy.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente de desenvolvimento que inclua Python, Pandas e NumPy.
• Criar uma aplicação de análise de dados usando Pandas e NumPy.
• Realizar operações avançadas de manipulação, ordenação e filtragem de dados.
• Executar operações agregadas e analisar dados de séries temporais.
• Visualizar dados usando Matplotlib e outras bibliotecas de visualização.
• Depurar e otimizar seu código de análise de dados.

Este curso destina-se a engenheiros e tomadores de decisão que trabalham em mineração de dados e descoberta de conhecimento.

Você aprenderá a criar enredos e formas eficazes de apresentar e representar seus dados de uma maneira que atrairá os tomadores de decisão e os ajudará a entender as informações ocultas.

R é uma linguagem de programação gratuita e de código aberto para computação estatística, análise de dados e gráficos. O R é utilizado por um número crescente de gestores e analistas de dados em empresas e no meio académico. O R tem uma grande variedade de pacotes para extração de dados.

Big data é um conjunto de dados tão volumoso e complexo que os aplicativos tradicionais de processamento de dados são inadequados para lidar com eles. Os desafios do big data incluem a captura de dados, armazenamento de dados, análise de dados, pesquisa, compartilhamento, transferência, visualização, consulta, atualização e privacidade de informações.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam usar a pilha FARM (FastAPI, React e MongoDB) para criar aplicativos da Web dinâmicos, de alto desempenho e escalonáveis.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário que integra FastAPI, React e MongoDB. Compreender os principais conceitos, recursos e benefícios da pilha FARM. Aprender a criar APIs REST com FastAPI. Aprender a conceber aplicações interactivas com React. Desenvolver, testar e implantar aplicativos (front-end e back-end) usando a pilha FARM.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam usar o FastAPI com Python para criar, testar e implantar APIs RESTful com mais facilidade e rapidez.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para criar APIs com Python e FastAPI.
• Criar APIs de forma mais rápida e fácil usando a biblioteca FastAPI.
• Aprender como criar modelos de dados e esquemas baseados em Pydantic e OpenAPI.
• Conectar APIs a um banco de dados usando SQLAlchemy.
• Implementar segurança e autenticação em APIs usando as ferramentas do FastAPI.
• Construir imagens de contêiner e implantar APIs web em um servidor de nuvem.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas e desenvolvedores de dados que desejam usar Modin para criar e implementar cálculos paralelos com Pandas para uma análise de dados mais rápida.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente necessário para começar a desenvolver fluxos de trabalho Pandas em escala com Modin.
• Compreender os recursos, a arquitetura e as vantagens de Modin.
• Conhecer as diferenças entre Modin, Dask e Ray.
• Realizar operações Pandas mais rapidamente com Modin.
• Implementar toda a API Pandas e as funções.

O objetivo do curso é permitir que os participantes dominem a forma de trabalhar com a linguagem SQL na base de dados Oracle para a extração de dados a um nível intermédio.

R é uma linguagem de programação livre e de código aberto para computação estatística, análise de dados e gráficos. R é usado por um número crescente de gerentes e analistas de dados dentro das corporações e da academia. R também encontrou seguidores entre estatísticos, engenheiros e cientistas sem conhecimentos de programação de computadores que acham fácil de usar. Sua popularidade se deve ao crescente uso da mineração de dados para vários objetivos, como definir preços de anúncios, encontrar novos medicamentos mais rapidamente ou ajustar modelos financeiros. R possui uma ampla variedade de pacotes para mineração de dados.

Goal:

Aprender a trabalhar com o SPSS ao nível da independência

Os destinatários:

Analistas, investigadores, cientistas, estudantes e todos aqueles que pretendam adquirir a capacidade de utilizar o pacote SPSS e aprender técnicas populares de extração de dados.