Formação Executiva em Big Data: Machine Learning

O que é o curso?

A área de Machine Learning estuda algoritmos que aprendem e realizam previsões. É um campo de pesquisa que cresce rapidamente, empregado em diversas áreas da indústria e de serviços. O curso Formação Executiva de Big Data: Machine Learning prepara você para trabalhar neste cenário, empregando métodos de previsão baseados em aprendizado de máquina. São estudados dados através de técnicas de classificação, regressão e aprendizado não supervisionado.

Para quem é o curso?

A Formação Executiva de Big Data: Machine Learning é indicada para líderes que atuam na tomada de decisão, análise e inteligência de negócio; profissionais que trabalham com grandes volumes de dados de empresas em processo de transformação digital; interessados em Big Data e suas diversas aplicações no mercado.

O que você vai aprender?

Você irá desenvolver:

  • Compreensão para solucionar problemas reais com técnicas de aprendizado de máquina;
  • Habilidade para analisar bases de dados complexas utilizando linguagens de programação e ferramentas de ciência de dados;
  • Conhecimento para navegar na área que está transformando todos os setores da economia.

O que você vai ver nesse curso

Programação para Data Science

Módulo 1
  Principais Conceitos de Programação e da Linguagem R
  Variáveis, tipos de dados e objetos
  Operações sobre dados, entrada e saída de dados
  Lógica de Programação
  Estruturas de controle e repetição
  Funções e escopo
 Módulo 2
  Aplicações em Ciência de Dados
  Importação e exportação de dados
  Tratamento e limpeza de dados
  Visualização de dados
  Principais módulos de R para aplicações em ciência de dados

Machine Learning

Módulo 1: Aprendizagem Supervisionada; Fundamentos de modelagem preditiva e tipos de erro; Regressão: modelos lineares para Regressão;
Complexidade, Regularização e Validação; Classificação: Regressão Logística, kNN, avaliação do erro.
Módulo 2: Princípios de aprendizagem não supervisionada;
Agrupamento: K-means.

Data Science - Fundamentos

Módulo 1 Big Data e Data Driven Economy A ciência dos dados e as organizações Inteligência estratégica baseada em dados Aprendizagem estatística e aprendizagem de máquinas (Machine Learning) Linguagens de programação, algoritmos e plataformas computacionais Computação distribuída e em nuvem Modelagem de dados Banco de dados

Análise Exploratória de Dados

Módulo 1 - Análise de dados qualitativos

  • Análise de variáveis qualitativas
  • Tabelas de contingência e distribuições
  • Exibição e comparação de dados quantitativos
  • Exibição de dados quantitativos com gráficos
  • Descrição e comparação de distribuições

Módulo 2 - Análise de dados quantitativos

  • Como medir o centro em dados quantitativos
  • Média e mediana (Comparação, distribuições diferentes)
  • Faixa interquartil (FIQ)
  • Variância e desvio-padrão de populações e amostras
  • Diagramas de caixa
  • Outras medidas de dispersão (Intervalo e semi-intervalo, DAM, etc.)
  • Correlação e covariância

 

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O que nossos ex-alunos falam

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Coordenação do Curso

Rafael de Pinho André

Possui graduação em Engenharia de Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro e mestrado em Informática - Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos - pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Especialista em Criptografia pela Universidade Federal Fluminense e em Gerenciamento de Projetos de Software pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Doutorando em Informática - Otimização e Raciocínio Automático - na Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

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