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Curso de Aperfeiçoamento, Qualificação, e Certificação Profissional

Inteligência de Dados

Inteligência de Dados - Módulo 2: Aperfeiçoamento em Gestão de Dados

Único curso do mercado com aprofundamento prático e teórico suficiente para o aluno obter diferenciais na área de Inteligência de Dados – a mais promissora no mercado global, na atualidade – e, assim, ampliar suas oportunidades profissionais dentro das competências exigidas. São 480 horas divididas em três módulos de aprendizagem e prática: Módulo 1: Governança de Dados Módulo 2: Gestão de Dados & Introdução à Ciência de Dados Módulo 3: Ciência de Dados

160h
R$ 3.800,00
Tenho Interesse

Objetivo do módulo

As decisões mudam o rumo da humanidade. Bem vindo ao mundo 4.0. 

Decisões são tomadas sobre informações, ou seja, usando dados devidamente coletados, recuperados, organizados, gerenciados e transformados. 

Este Módulo leva o estudante a saber e a saber como fazer o gerenciamento de todo o ciclo de vida dos dados atuais e anteriores de forma a que se transformem em informações com qualidade para dar suporte à tomada de decisão nas empresas. Este Módulo também desenvolve e conhecimento e a prática da possível transformação dos dados pela Ciência de Dados, campo multidisciplinar que utiliza métodos, processos, algoritmos e sistemas científicos para extrair conhecimento e percepção de dados estruturados e não estruturados

Preparamos o estudante não somente na teoria mas para o mercado profissional na prática, ou seja, formamos verdadeiros profissionais de dados.  Já nos primeiros dias, o(a) estudante poderá atuar no dia a dia das empresas, ajudar na resolução de problemas reais, gerar oportunidades de negócios, e colocar em prática as ferramentas utilizadas nas empresas.

Recursos metodológicos

Em cada disciplina o(a) estudante é avaliado tanto por sua atuação individual quanto por sua participação nos trabalhos desenvolvidos em grupo, onde são avaliados(as) pelo resultado final do trabalho e também por seu desempenho individual. Na avaliação individual, por sua vez, é considerada a sua postura colaborativa e proativa em grupo.

A nota final do(a) estudante em cada disciplina será composta por: estudo dos materiais e realização de atividades (60%); participação/colaboração e proatividade no desenvolvimento do trabalho cooperativo (20%); e nota do trabalho em grupo (20%). Por fim, a nota final em cada módulo será a média aritmética simples entre as notas obtidas nas três disciplinas, devendo ser igual ou superior a sete para aprovação.

Público-alvo

Este curso é destinado a todas as pessoas que queiram trabalhar com Inteligência de Dados e aproveitar os potenciais deste mercado. Se você se encaixa em um dos perfis abaixo, você está há poucos passos de se tornar um grande profissional na área:

1. Interesse em desenvolver habilidades profissionais em Inteligência de Dados com nível médio concluído;
2. Profissionais de todos os setores da economia que procuram por conhecimento especializado nas suas respectivas áreas de atuação: Saúde, Educação, Indústria, Comércio, Serviços, entre outras;
3. Empresários que querem expandir os seus negócios, incorporando tecnologias disruptivas;
4. Jovens empreendedores que procuram novas oportunidades de negócios envolvendo Dados;
5. Empreendedores na área de treinamento profissional e empresarial que querem incluir novos cursos de aperfeiçoamentos profissionais.

Exigências técnicas

Para a participação no Curso de Inteligência de Dados será necessário dispor de conexão à internet com equipamento e banda de comunicação suficientes para participar ativamente com áudio e vídeo nos eventos ao vivo (live) e nas demais interações.

Conteúdo do módulo

Gestão de Dados compreende todas as disciplinas relacionadas ao gerenciamento de dados como um recurso valioso dentro das organizações. Logo, o estudante aprenderá a extrair resultados efetivos por meio da prática da Governança de Dados do módulo anterior, por meio de aplicações reais como BI, Data Warehouse e Dicionário Corporativo de Termos de Negócios, incluindo as etapas para atender as exigências da Lei Geral de Proteção de Dados. No entanto, a Ciência de Dados é um campo multidisciplinar que utiliza métodos, processos, algoritmos e sistemas científicos para extrair conhecimento e percepção de dados estruturados e não estruturados. Portanto, neste módulo, apresentaremos um panorama geral dessas múltiplas disciplinas como preparo para aprofundamento do Módulo III.

Coordenador: Oscar K. N. Asakura
 

Disciplina 1: Instrumentos de Transformação de Dados & LGPD na Prática Empresarial (40 horas)
Tema 1: Documentos & Conteúdos

  • Sistema de Gestão de Documentos 
  • Gestão de Registros

Tema 2: Data Warehousing & Business Intelligence

  • Business Intelligence
  • Análise de Dados & Mineração de Dados
  • Data Warehouse & Data Mart

Tema 3: Metadados & Qualidade de Dados

  • Gestão de Metadados
  • Gestão de Qualidade de Dados
  • Garantia de Qualidade de Dados

Tema 4: LGPD - Questões Jurídicas & Técnicas

  • Questões Jurídicas da Lei 13.709
  • Implicações Técnicas da Lei 13.709
  • 16 Passos Práticos para Atender a Lei 13.709 


Disciplina 2: Introdução à Ciência de Dados (40 horas)
Tema 1: Introdução: Pensamento Analítico Orientado por Dados

  • A Onipresença da Oportunidades de Dados
  • Ciência de dados, engenharia de dados e tomada de decisão orientada a dados
  • Processamento de Dados e “Big Data”
  • Dados e Ciência de Dados como um Ativo Estratégico

Tema 2: Problemas de Negócios e Soluções de Data Science

  • De Problemas de Negócios a Tarefas de Mineração de Dados
  • Mineração de Dados Supervisionada e Não Supervisionada
  • O Processo de Mineração de Dados

Tema 3: Introdução à Modelagem Preditiva: Da Correlação à Segmentação Supervisionada

  • Modelos, Indução e Previsão
  • Segmentação Supervisionada
  • Visualizado as Segmentações
  • Árvores de Decisão como Conjuntos de Regras
  • Estimativa de Probabilidade

 

Disciplina 3: Técnicas Básicas para Modelagem em Ciência de Dados (40 horas)
Tema 1: Ajustando um Modelo aos Dados

  • Classificação, Regressão e Estimativa de Probabilidade de Classe e por Funções Matemáticas
  • Regressão por Funções Matemáticas
  • Estimativa de Probabilidade de Classe e "Regressão" Logística

Tema 2: Fitting and Overfitting

  • Generalização
  • Fitting and Overfitting
  • Controle da Complexidade
  • Validação Cruzada
  • Seleção de Atributos
  • Poda de Árvore da Decisão
  • Regularização

Tema 3: Similaridade, Vizinhos e Clusters

  • Métodos de Vizinhança Próxima (KNN) - K - Nearest Neighbor Methods
  • Utilizando a Similaridade para Predição
  • Clusterização como Segmentação baseada em Similaridade
  • Pesquisa por Entidades Similares
  • Métodos de Vizinhança Próxima (KNN)
  • Métodos de Clusterização
  • Métricas de Distância para Calcular Similaridade
 
 

Certificado

A destacada Certificação E2D500, em parceria com a empresa All BI Technologies Inc., será concedida ao aluno que concluir e obtiver aprovação sequencial com título "Certificado de Aperfeiçoamento em Gestão de Dados"

Condições para matrícula

Os três módulos do curso devem ser cursados em sequência, sendo o módulo 1 pré-requisito para o módulo 2, e os módulos 1 e 2, pré-requisitos para o módulo 3.

Para efetuar a matrícula neste módulo é necessário:

● Ser maior de 18 anos.

● Possuir CPF válido.

● Cadastrar-se no Portal E2D500.

● Preencher os dados pessoais.

● Escolher o Polo das atividades presenciais.

● Indicar a concordância e o aceite quanto ao Termo de Compromisso.

● Proceder ao pagamento.

● Ter sido aprovado no Módulo 1, ou comprovar proficiência na área.

Você receberá informações de confirmação de pagamento e matrícula em seu e-mail.

Garanta sua vaga e seu lugar no mercado!

R$ 3.800,00
Tenho Interesse