Formação Executiva de Big Data: Machine Learning

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Rio de Janeiro, RJ
Modalidade: Presencial
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Unidade: FGV Botafogo

  • Oferta: 71409
    unidade-1582
    Frequência: Semanal
    2a e 3a das 18h30 às 22h00
    Início:28/01/2019
    Data limite de inscrição: 28/01/2019
    Duração: 2 meses
    Carga Horária: 64 horas/aula
  • Sobre o curso

    O programa de Formação Executiva em Machine Learning é composto por 4 cursos de 16 horas que podem ser feitos em conjunto ou isoladamente.
    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 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.

    Ao longo do curso, de forma simples e prática e com os melhores professores da FGV e do mercado, você vai trabalhar com técnicas de modelagem de dados, treino e validação de modelos e vai passar a entender como:

    • Solucionar problemas reais com técnicas de aprendizado de máquina;
    • Analisar bases de dados complexas utilizando linguagens de programação e ferramentas de ciência de dados;
    • Navegar na área que está transformando todos os setores da economia.

    Coordenador Acadêmico: Rafael de Pinho André
    Público-alvo

    O programa de Formação executiva em Machine Learning é indicado para:

    • Estudantes de graduação e de pós-graduação de todas as áreas;
    • Profissionais que atuam na tomada de decisão, análise e inteligência de negócio;
    • Profissionais que trabalham com grandes volumes de dados
    • Colaboradores de empresas em processo de transformação digital;
    • Interessados em Big Data e suas diversas aplicações no mercado.
    Ideal para empresas que precisem ampliar as competências analíticas de seus colaboradores
    Não existem pré-requisitos para este curso.

    Programa

    Formação Executiva de Machine Learning

    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, etc.)
    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 covâriancia

    Data Science - Fundamentos

    Módulo 1
    I - Big Data e Data Driven Economy

    O que é Big Data
    O que é Ciência de Dados
       Hierarquia de dados
       Graus de inteligência de negócio
    O cientista de dados
       Formação
      Áreas de atuação
    O time de ciência de dados
       Composição
       Coordenação
      Principais desafios
    O que é uma organização orientada a dados
      Principais fatores de motivação
      Principais desafios
      Tendências imediatas e futuras
    Módulo 2
    I - Bancos de Dados
    Tipos de bancos de dados
    Bancos de dados relacionais
    Bancos de dados não-relacionais
    Bancos de dados distribuídos
    II - Manipulação de Dados
    Administração de bancos de dados
    Recuperação de dados
    Entrada e modificação de dados
    Funções nativas e cálculos

    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

    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
    Investimento

    Consulte nosso atendimento: condições especiais (10%) para Alunos FGV e Empresas ParceirasCondições não cumulativas.

    Formas de Pagamento: Boleto Bancário ou Cartão de Crédito (Visa e Mastercard).
    A compra recorrente (cartão de crédito) permite que o valor da parcela seja descontado mensalmente no cartão do aluno, sem bloquear o valor total do curso no limite de cartão.

     

    Até 18/01/2019

    • R$ 4.644,35 à vista ou até 10x de R$ 485,51.

    Até 28/01/2019

    • R$ 4.980,00 à vista ou até 10x de R$ 520,59
    Processo seletivo

    sem processo seletivo

    Não há processo seletivo para esse curso. Basta preencher sua ficha de inscrição.

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