Formação Executiva em Business Intelligence e Business Analytics
Aprendizado a Partir dos Dados: Aplicações para Área de Negócios
Módulo 1 – Conceituação de ML
- Visão geral de Ciência de Dados
- Conceito: “the learning problem” – tipos de aprendizagem
- não supervisionado
- supervisionado
- Conceito: aprendizado não supervisionado
- K-means clustering
- Cluster hierárquico
- Aspectos práticos
- Conceito: aprendizado supervisionado
- Modelo de Regressão Logística
- Modelos de ML
- KNN
- Árvore de decisão
- Support Vector Machine
- Redes Neurais
- Modelo de Regressão Linear
- Modelos de ML
- Árvore de Regressão
- Support Vector Regression
- Redes Neurais
Business Analytics: Tomada de Decisão Orientada por Dados
Módulo 1 – Intervalos de confiança
- Medidas de posição
- Medidas de dispersão
- Distribuição amostral
- Intervalo de confiança para a média
- Intervalo de confiança para uma proporção
- Intervalo de confiança para a diferença de médias
- Intervalo de confiança para a diferença de proporções
- Hipóteses nula e alternativa
- Testes unicaudais e bicaudais
- Tipos de erros
- Nível de significância e região de rejeição
- Significância estatística e significância econômica
- Testes de hipóteses para a média e para outros parâmetros
- Teste de independência
- Representação gráfica
- Correlação
- Regressão linear simples e múltipla
- Variáveis indicadoras
- Interação entre variáveis
- Transformações não lineares
- Grau de ajuste
- Modelo estatístico
- Inferência acerca dos coeficientes da regressão
- Multicolinearidade
- Seleção de variáveis
- Observações extremas e influentes
- Previsão
Business Intelligence: Utilizando Dados para Tomar Decisões
Módulo 1 – Dados e informação
- Cenário tecnológico. Big Data. Análise de dados
- Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina
- O processo de trabalho de um cientista de dados
- Identificação de problemas e escolha de variáveis
- Obtenção de dados
- Preparação de variáveis
- Dados e métricas
- Introdução aos modelos preditivos
- Modelos preditivos
- Entendendo um modelo de regressão
- Machine learning
- Introdução às métricas de avaliação
- Visualização de dados
- Comunicação de resultados
- Métricas de avaliação de modelos preditivos
- Introdução aos modelos em R
Ciência de Dados para Decisão Empresarial
Módulo 1 – Visualização de dados
- Uso do ggplot, a gramática de gráficos
- Estéticas
- Objetos geométricos
- Transformações estatísticas
- Ajustamento de posições
- Trabalho com camadas
- Filtros: trabalho com um subconjunto de dados
- Reordenamento de dados
- Seleção e manipulação de variáveis
- Criação de variáveis
- Agrupamento de dados e criação de medidas de resumo
- Geração de perguntas a respeito dos dados
- Busca de respostas com uso de visualizações, transformações e modelagem dos dados
- Refinamento de perguntas e criação de novas perguntas
- Importação de bases de dados
- Pivotagem da base de dados
- Separação e agrupamento de bases de dados
- Observações faltantes
- Fatores
- Trabalho com datas e horas
