Business Intelligence e Data Mining com WEKA e OLAP
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Preço a vista: R$ 189,00
Economia de R$ 111,00TECNOLOGIA
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O certificado emitido pelo GoKursos será conferido após a conclusão de 75% da carga-horária do curso. Para os cursos sem avaliação, será conferido o certificado por participação.
Para acompanhar todas as mudanças que o mundo vem passando, o Gokursos também está em constante transformação digital. Nossa missão é compartilhar conhecimento de forma inovadora, simplificada, acessível e ágil.
Para isso, temos uma grande rede de professores colaboradores altamente capacitados e dedicados à excelência de ensino. Nosso foco é que nossos alunos possam adquirir conhecimento fundamental para o mercado de trabalho, independente da área que deseje ocupar.
Nossas aulas são 100% online, disponibilizadas em uma plataforma completa, ou seja, em um mesmo espaço o aluno estuda, realiza suas avaliações e garante sua certificação.
Através de parcerias com professores de todo o país, ajudamos alunos de todas as áreas a terem acesso a conteúdos de qualidade. O que garante capacitações online e certificações reconhecidas no mercado de trabalho.
Somos experientes. Fazemos parte do Grupo Ser Educacional, que surgiu em 1994 e até os dias de hoje tem o compromisso com o ser humano e sua realização pessoal e profissional, principalmente em se tratando de empregabilidade e empreendedorismo.
Hoje, fazem parte do nosso grupo grandes instituições de ensino como a UNINASSAU, Universidade da Amazônia (UNAMA), Uiversidade Guarulhos (UNG) e tantas outras.
| Parceiro | Direto - Sem Parceiro |
|---|---|
| OBJETIVOS | • Identificar os componentes de arquitetura do BI.
• Descrever métodos de construção do BI. • Distinguir as ferramentas que compõem o BI. • Identificar as principais características de um Data Warehousing; • Analisar a estrutura e aplicabilidade dos sistemas de apoio à decisão, em especial os Data Warehouses; • Relacionar os conceitos de apoio à decisão com as características técnicas do Data Warehousing. • Identificar as principais etapas do processo de mineração de dados; • Descrever o processo de descoberta de conhecimento; • Definir o conceito e a aplicação de Big Data. • Definir descoberta de conhecimento em base de dados. • Explicar as etapas do processo de descoberta de conhecimento em base de dados. • Demonstrar o processo de descoberta de conhecimento em base de dados. • Reconhecer os algoritmos de árvores de decisão com base em • entropia e ganho de informação. • Descrever os passos de um algoritmo com base em árvores de decisão. • Aplicar critérios de entropia e ganho de informação para a avaliação e resultados. • Identificar os conceitos sobre interfaces. • Listar as particularidades de um projeto de interface. • Explicar a prototipação de uma interface. • Descrever a criação de um cluster Kubernetes. • Demonstrar o escalonamento de um serviço no Kubernetes. • Explicar o funcionamento de aplicações stateless e stateful. • Definir a ferramenta WEKA. • Demonstrar o processo de configuração e instalação da ferramenta WEKA. • Descrever a interface da ferramenta e suas funcionalidades. • Descrever a implementação de OLAP por índices de mapas de bits. • Determinar a implementação de OLAP por índices de junção. • Avaliar a implementação de OLAP por organizações de arquivo. • Reconhecer o algoritmo Naive Bayes, baseado no teorema de Bayes. • Descrever os passos do algoritmo Naive Bayes. • Aplicar métricas para avaliar e justificar os resultados obtidos. |
| CONTEUDO | Você terá contato com uma metodologia de ensino inovadora, contando com infográfico,E-book, vídeo com dicas do(a) professor(a), exercícios, estudo de caso, com a aplicação do conteúdo na prática, e a seção Saiba Mais, com materiais sugeridos, como vídeos, artigos, livros, entre outros. • Componentes de arquitetura de um sistema de business intelligence • Métodos de construção de um sistema de business intelligence • As ferramentas que compõem um sistema de business intelligence • Criando e Mantendo um Data Warehouse • Visões, OLAP e Data Warehousing • Problemas na Materialização de Visão • As principais etapas do processo de mineração de dados • O processo de descoberta de conhecimento (KDD) • Conceito e a aplicação de Big Data • Introdução ao processo de descoberta de conhecimento em base de dados • Etapas do processo de descoberta de conhecimento em base de dados • Aplicação do processo de descoberta de conhecimento em base de dados • Algoritmos de árvores de decisão com base em entropia e ganho de informação • Passos de um algoritmo com base em árvores de decisão • Critérios de entropia e ganho de informação para a avaliação de resultados • O que são interfaces? • Particularidades de um projeto de interface • Prototipação de uma interface • Introdução ao Kubernetes • Manipulação, gerenciamento e escalonamento • Aplicações stateless e stateful • Conceitos fundamentais • Processo de configuração e instalação da ferramenta WEKA • Interface da ferramenta e suas funcionalidades • Implementação de OLAP por índices de mapas de bits • Implementação de OLAP por índices de junção • Implementação de OLAP por organizações de arquivo • Algoritmo Naive Bayes • Passos do algoritmo Naive Bayes • Métricas de Naive Bayes |
| Carga Horaria | 40 |
| Disponibilidade curso - dias | 120 |
| Assinatura | não |
| Hora evento | 00:00 |
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