DATA SCIENCE

Mer som dette

Apresentação Valentino Cabrillana

Ved Valentino Cabrillana

Competência Ciência de Dados - Trilha de Aprendizagem Tópicos de Ciência de Dados

Ved Tiago da Silva Pinz

CMD - Empresarial - Recuperação de Empresas

Ved Adriana Estigara

Teste de Hipótese de Duas Amostras

Ved Mariana Penteado

Machine Learning

fronteiras de decisão

Problemas de classificação

dados de teste

validação

treinamento

Overfitting

Ferramentas

Dados

Principais Problemas

Introdução ao aprendizado de máquina

Recuperação Inteligente de Informações

Técnicas de Inteligência Artificial

técnicas associadas

Extração de Informação

Análise de Semântica Latente

Indexação e busca Índice invertido e algoritmos de busca

Textos, Medidas de Informação, Compressão de dados

Consultas, Consultas estruturadas, Expansão da consulta

Avaliação das tarefas de Recuperação de Informação

Modelos formais utilizados

probabilísticos

vetorial

Modelos booleanos

Dados, Informações, Conhecimento

Principais tarefas em recuperação de informação

Principais tipos de dados em recuperação de informação

Gerência de Dados e Ingestão

Construção de Aplicações ETL

Integração de Dados Estruturados

Enriquecimento

Extração

Ingestão de Dados

Escalabilidade

Ambientes Distribuídos

ampliação da disponibilidade

cloud

Estatística para Data Science II (Linguagem R)

Aprendizado não supervisionado

Clustering Hierárquico

K-Means Clustering

Modelos de regressão

Logistica

Linear

Modelos de classificação

Random Forest

Árvore de decisão

KNN

Estatística para Data Science I (Linguagem R)

Introdução a linguagem R

Distribuições

Análise Exploratória de Dados

Experimentos Estatísticos

Python para Data Science

Análise de Dados

mineração de dados com SciKit Learn

Transformação e carga de dados

biblioteca Pandas

Anaconda

Introdução à Data Science

Construção de um modelo preditivo

SPSS Modeler

Ferramentas do Cientista de Dados

Principais conceitos

preparação de dados

Variáveis, populações e amostras

aprendizado de máquina

IA

BIG DATA

Data Mining

mineração de dados e suas principais derivações

music mining

process mining

text mining

web mining

Ferramentas computacionais de suporte às diversas etapas do KDD

Abordar os aspectos teóricos e práticos da descoberta de conhecimento em bancos de dados

Tarefas

Técnica

Bancos de Dados para Big Data (NoSQL)

Linguagem SQL

Banco de Dados não Relacionais

Sistema de Recuperação

Estudo de Tecnologias

Cassandra

MongoDB

Hadoop

Entender os modelos de armazenamentos dos dados.

Processamento de Grandes Volumes de Dados (Big Data, Hadoop e MapReduce)

Entender o que são grandes volumes de dados

Apresentar as características, problemas e principais soluções

IoT

Modelo de informação na IoT

modelo de recurso

modelo de entidade

Aplicações de IoT

carro conectado

ambiente industrial

Cadeia de valor

Conceitos Básicos, definição e arquitetura

Computação em nuvem

Aspetos legais e éticos da computação em nuvem

Estudos de casos

Frameworks de programação na nuvem

Armazenamento de dados na nuvem

Gestão de recursos em ambiente de nuvem

Virtualização de recursos

Segurança e confiança de funcionamento na nuvem

Modelos de computação em nuvem

Azure

Introdução à computação em nuvem

Inteligência de Negócios para Big Data

Big data

Conjunto de algoritmos

conjunto de software

Análisar Informações

Visualização de Dados

Apresentação Ferramentas no mercado para visualização e tomada de decisão.

Tableau

Power BI

gráficos

relatórios interativos

Dashboards dinâmicos

visualização de dados avançados