Formação Executiva em Big Data: Machine Learning

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São Paulo, SP
Modalidade: Presencial
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  • Frequência: Semanal
    2ª e 4ª das 19h às 22h30|MSP32018-TBDML20201
    Início:11/05/2020
    Data limite de inscrição: 07/05/2020
    3 meses
    Carga Horária: 64 horas/aula
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  • Sobre o curso
    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 Formação Executiva de Big Data: Machine Learning 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.


    Você irá desenvolver:

    • Compreensão para solucionar problemas reais com técnicas de aprendizado de máquina;
    • Habilidade para analisar bases de dados complexas utilizando linguagens de programação e ferramentas de ciência de dados;
    • Conhecimento para navegar na área que está transformando todos os setores da economia.


    Data de início: 11/05/2020
    Horário das aulas: 2as feiras, das 19h às 22h30

    O curso terá aula ás 2ª feira, entretanto excepcionalmente a disciplina Programação para Data Science ocorrerá as 4ª feira (dias 27/05, 03, 10 e 17/06.).

    Coordenador Acadêmico: Abraham Laredo Sicsú
    Público-alvo

    A Formação Executiva de Big Data: Machine Learning é indicada para líderes que atuam na tomada de decisão, análise e inteligência de negócio; profissionais que trabalham com grandes volumes de dados de empresas em processo de transformação digital; interessados em Big Data e suas diversas aplicações no mercado.

    Programa

    Formação Executiva de Big Data: 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)
    • 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 covariância

    Data Science - Fundamentos

    Big Data e Data Driven Economy. A Ciência dos Dados e as Organizações. Inteligência Estratégica baseada em Dados. Aprendizagem Estatística e Aprendizagem de Máquinas (Machine Learning). Linguagens de Programação, Algoritmos e Plataformas Computacionais. Computação Distribuída e em Nuvem. Modelagem de Dados. Banco de Dados.
     

    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

    Até 01/04/2020

    • R$ 5.440,00 à vista ou até 10 x R$ 568,68

    Até 11/05/2020

    • R$ 5.712,00 à vista ou até 10 x R$ 597,11
    Processo seletivo

    O processo seletivo compreende em análise curricular e, em alguns casos, entrevista com o coordenador.

    Para participar, é necessário preencher o formulário de inscrição e realizar o upload do currículo (link disponível no site "INSCREVA-SE"). A equipe do processo seletivo realizará a análise curricular e informará o resultado ao candidato via email.

    Pré-requisito(s) deste curso:

    • Superior completo.

    ATENÇÃO!

    • É obrigatório o upload do currículo profissional e acadêmico além do preenchimento da ficha de inscrição;
    • As informações submetidas pelo candidato e o resultado do processo seletivo serão mantidas em caráter confidencial e divulgadas somente ao e-mail cadastrado.
    • A análise de perfil tem previsão de resposta de alguns dias e pode variar de acordo com a demanda e o curso escolhido.

Contato

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      • Admissão e Matrículas

      E-mail: cursositapeva@fgv.br
      Telefone: 0800 772 2778 (MBA)
      Telefone: 11 3799-3455 (PÓS ADM, Curta e Média duração)
      Atendimento de 2ª a 6ª, das 8h às 20h30.

      • WhatsApp

      Atendimento via WhatsApp:  (11) 96497-7378
      (DISPONÍVEL PARA CANDIDATOS INTERESSADOS NOS CURSOS DE MBA)
      Atendimento de 2ª a 6ª, das 8h às 20h30.

    Endereço

    Rua Itapeva, 432, 2º andar, Bela Vista - São Paulo - SP - CEP: 01332-000