Fundamentos em Data Science
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O certificado emitido pelo GoKursos será conferido após a conclusão de 75% da carga-horária do curso e da obtenção de nota mínima sete na média das avaliações. 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 | Atom Traders Publicações S.a. |
|---|---|
| OBJETIVOS | • Entender o pensamento analítico de Data Science;
• Entender a relação de Hadoop, SQL e No SQL com Data Science; • Conhecer as áreas que englobam a análise de dados (incluindo o primeiro contato com Python); • Conhecer correlações e etapas para análises de dados; • Distinguir diferenças entre dados e entre métodos supervisionados e não supervisionados; • Compreender análises preditivas com árvore de decisão; • Entender o que é regressão; • Entender o que é sobreajuste; • Como lidar com sobreajuste; • Conhecer linguagem Python e Matplotlib; • Compreender clusterização aplicada em similaridades; • Aprender a usar o K-NN; • Conhecer matriz de confusão; • Aprender a fazer cortes em sensibilidade e especificidade; • Apresentar a NumPy; • Aprender a fazer cálculos de probabilidades; • Conhecer estratégias de mineração de textos e TF-IDF; • Compreender desvio padrão e valor esperado; • Compreender os conceitos de amplitude e variância; • Ter introdução à NLTK; • Filtros de palavras, frequências e remoção de stop words; • Conhecer estratégias de negócios aplicadas à Data Science; • Conhecer padrões éticos em Data Science. |
| CONTEUDO | UNIDADE I – Pensamento analítico em data science, fundamentos e técnicas para análises
• Pensamento analítico de dados • Problemas de negócios e soluções em Data Science • Introdução à modelagem preditiva: da correlação à segmentação supervisionada UNIDADE II – Técnicas preditivas e generalização: Aplicações para treino e teste • Ajustando um modelo de dados • O que é e como evitar o sobreajuste • Similaridades, vizinho e agrupamento • Pensamento analítico de decisão UNIDADE III – Análises e cálculos para avaliar desempenhos • Visualização do desempenho do modelo • Evidências e probabilidades • Representação e mineração de textos • Engenharia analítica UNIDADE IV – Filtros de textos com NLTK, estratégias de negócios e ética em Data Science • Outras técnicas em Data Science • Estratégias de negócios aplicadas a Data Science • Mineração de dispositivos móveis • Ética em mineração de dados |
| Carga Horaria | 40 |
| Disponibilidade curso - dias | 90 |
| Hora evento | 00:00 |
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