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TRILHA TECNOLOGIA: Big Data e Data Science

Analise dados de maneira a aperfeiçoar suas decisões profissionais

O curso visa a habilitar o profissional à gestão, mineração e análise crítica dos dados, com conhecimento sobre as principais ferramentas de Big Data, e melhorar a performance na manipulação do alto volume de dados existentes e disponíveis. Esse conhecimento é um diferencial competitivo, para estar à frente da concorrência, contribuindo para tomadas de decisões mais inteligentes e assertivas.

 

QUAIS SÃO OS RESULTADOS ESPERADOS?

O profissional aprimorará sua habilidade para gerenciar as informações de forma rápida, terá mais conhecimento sobre a alta tecnologia para favorecer a tomada de decisões, e conseguirá entender o comportamento de seus clientes, possibilitando resultados mais assertivos.

 

QUAL É A METODOLOGIA UTILIZADA?

Aulas expositivas-dialogadas e com a participação frequente dos alunos, seguidas de apresentação de exemplos, discussão de cases com a solução de exercícios. A metodologia é direcionada para a aprendizagem e baseada em critérios de andragogia.

  • Introdução ao Big Data;
  • Armazenamento de Big Data;
  • Tomada de Decisões para o Negócio;
  • Especialista de Big Data;
  • Ferramentas de Big Data, Hadoop e HDFS;
  • Análise de Dados com R;
  • Text Analysis com R e Python;
  • Data Mining;
  • Machine Learning com Python;
  • Bancos de Dados Distribuídos – Cassandra;
  • Bancos de Dados Distribuídos – Hbase;
  • Visualização de Dados com Power BI;
  • Mapreduce e Spark;
  • Spark Data Analysis & Machine Learning;
  • Social Media Analytics;
  • Empreendedorismo Digital;
  • Introdução Data Science;
  • Pensamentos Analíticos de Dados;
  • Problemas de Negócios e Soluções de Data Science;
  • Introdução a Modelagem Preditiva Supervisionada;
  • Tratamento dos Dados;
  • Ajustando um Modelo aos Dados;
  • Modelos de Segmentação/ Clusterização; Preditivos; Propensão; Árvores de Decisão; Sequência; Cesta de Compras;
  • Seleção de modelos e penalização;
  • Noções de Imputação de Dados;
  • Tópicos Adicionais em Modelagem.

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