Você não possui cadastro?

Cadastrar
Curso de Aperfeiçoamento, Qualificação, e Certificação Profissional

Inteligência de Dados

Inteligência de Dados - Módulo 3: Aperfeiçoamento em Ciência de Dados

Único curso do mercado com aprofundamento prático e teórico suficiente para o estudante obter diferenciais na área de Inteligência de Dados – a mais promissora no mercado global da atualidade – e, assim, ampliar suas oportunidades profissionais dentro das competências exigidas.

160h
R$ 3.800,00
Tenho Interesse

Objetivo do módulo

A Ciência de Dados está envolvida em tratar bem os dados apresentados pela Governança e pela Gestão de Dados, massageando-os de uma forma metodológica, fazendo-os contar sua história e oferecendo oportunidades, onde todos possam dela se beneficiar dela para prosperar pessoal e profissionalmente.

Este Módulo leva o estudante a conhecer e a saber fazer uso das técnicas de pensamento analítico de decisão, de tratamento de Evidências e Probabilidades, bem como as práticas de obteção de Previsões  e outras técnicas e ferramwentas da Ciência de Dados.

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

Conhecimento é poder nos negócios e dados são o combustível que cria esse poder. Estima-se que em 2020 o volume de dados chegue a 44 trilhões de gigabytes. Ser capaz de aproveitar o poder desses dados pela prática da ciência de dados é extremamente valioso. A ciência de dados usa métodos, processos, algoritmos e sistemas científicos para extrair conhecimento dos dados e alavancá-los para tomar decisões importantes e é uma prática estratégica essencial para qualquer negócio.

Coordenação: Oscar K. N. Asakura

 

Disciplina 1: Avaliação do modelo (40 horas)
Tema 1: Pensamento Analítico de Decisão I: O que é um bom modelo?
  • O que é Desejado dos Resultados da Ciência de Dados
  • Valor Esperado como uma Estrutura Chave de Avaliação
  • Consideração de Apropriadas Linhas de Base Comparativas
  • Várias métricas de avaliação
  • Estimativa dos Custos e Benefícios
  • Cálculo do Lucro Esperado
  • Criando Métodos de Linha de Base para Comparação
Tema 2: Visualizando o Desempenho do Modelo
  • Visualização do Desempenho do Modelo sob Vários Tipos de Incerteza
  • Consideração Adicional do que é Desejado dos Resultados da Mineração de Dados
  • Curvas de Lucro
  • Curvas de Resposta Cumulativa (CRC)
  • Curvas Lift
  • Curvas ROC
Tema 3: Evidências e Probabilidades
  • Combinação Explícita de Evidências com a Regra de Bayes
  • Raciocínio Probabilístico através de Suposições de Independência Condicional
  • Raciocínio Probabilístico através de Suposições de Independência Condicional
  • Classificação Naive Bayes
  • Evidence Lift
 
Disciplina 2: Práticas de Obtenção de Insights I​ (40 horas)
Tema 1: Representação e Mineração de Textos
  • A importância de Construir uma Representação de Dados Favorável à Mineração
  • Representação de Texto para Mineração de Dados
  • Representação Bag of Words
  • Cálculo TF IDF (Term Frequency–Inverse Document Frequency = Frequência do Termo-Inverso da Frequência nos Documentos)
  • N-Grams
  • Stemming
  • Reconhecimento de Entidade Nomeada (NFR - Named Entity Recognition)
  • Topic Models
 
Tema 2: Pensamento Analítico de Decisão II: Rumo à Engenharia Analítica
  • Engenharia Analítica
  • Valor Esperado
 
Tema 3: Outras Tarefas e Técnicas de Ciência de Dados 
  • Revisão dos Conceitos Fundamentais de Ciência de Dados
  • Blocos de Construção de Ciência de Dados
  • Associação e Co-ocorrências
  • Perfil de Comportamento
  • Previsão de Ligação
  • Redução de Dados
  • Mineração de Informações Latentes
  • Movie Recommendation
  • Decomposição de Erro por Polarização
  • Conjunto de Modelos
  • Raciocínio Causal a partir de Dados
 
Disciplina 3: Práticas de Obtenção de Insights II (40 horas)
Tema 1: Ciência de Dados e Estratégia de Negócios
  • Nossos Princípios como Base do Sucesso de um Negócio Orientado a Dados
  • Adquirindo e Mantendo Vantagens Competitivas via Ciência de Dados
  • A Importância da Curadoria Cuidadosa da Capacidade da Ciência de Dados
 
Tema 2: Pensamento Analítico de Decisão III: Projeto Utilizando Ciência de Dados
  • Projeto Final de Avaliação
 

Certificado

A destacada Certificação E2D 500, em parceria com a empresa All BI Technologies Inc., será concedida ao estudante que concluir com aprovação este Módulo, com o título de "Certificado de Aperfeiçoamento em Ciência 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 nos Módulos 1 e 2, ou comprovar proficiência nas áreas.

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