FGV - Faculdade Nova Roma

Big Data: Machine Learning

64h | Área: Tecnologia da Informação


Frequência: Semanal
Seg e Ter das 18:30h às 22h (horário de Brasília)

9 semanas
Carga Horária: 64 horas/aula


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.


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

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

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.

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

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 31/07/2020
R$ 4.644,35 à vista ou até 10x de R$ 485,51.

Até 10/08/2020
R$ 4.980,00 à vista ou até 10x de R$ 520,59.

» Condições especiais para ex-alunos da FGV e empresas parceiras. Consulte nosso atendimento.
» Condições não cumulativas.
» Os planos de investimentos serão válidos para candidatos com matrículas efetivadas até as datas mencionadas acima. Todo parcelamento incide juros de 1,0% a.m.
» Modelo de Autorização de Faturamento (em caso de pagamento pessoa jurídica).


Processo Seletivo

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

ATENÇÃO: Perfil esperado do aluno segue no item "Público alvo" desta página.


Coordenador Acadêmico: Rafael de Pinho André


*Os alunos concluintes poderão imprimir a declaração de conclusão do curso e terão direito à certificação digital - Badge FGV -, que pode ser compartilhada nas redes sociais, como LinkedIn, Facebook, Twitter e na assinatura de e-mails corporativos.

Admissão e Matrículas
E-mail: comercial@faculdadenovaroma.com.br
Telefone: 81 2128-8000
Atendimento de 2ª a 6ª, das 8h às 20h30.

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