Data Sciense, Machine Learning & AI

  • Business Analysis & Business Intelligence
  • Cód: CBI080
  • Área DGERT: 481-Ciências Informáticas
  • Nº dias: 4
Datas de início
2019 2020
SET OUT NOV DEZ JAN FEB MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ

CBI080

Introdução à Data Sciense, Machine Learning & AI

 

 

Objectivo Geral

 

Dar a conhecer as potencialidades do uso do Data Sciense e Machine Learning  no âmbito das organizações.

 

 

 

OBJEcTIVos Específicos

 

No final deste curso os participantes saberão:

·         Explorar e analisar dados provenimentes da Web, Documentos Word, Email, Feeds, SQL e NoSQL

·         Prever com árvores de decisão e Regressões

·         Utilizar K-Means e Clustering para segmentar clientes e mercados

·         Descobrir caracterisiticas e comportamentos de clientes através de regras de associação

·         Investigar relações e fluxos entre pessoas e computadores e outras entidades ligadas usando Analise de Redes Sociais

 

 

Destinatários

 

Este curso destina-se a quem pretende conhecer de um modo geral as aplicações do Data Sciense e Machine Learning para analise de dados que estão nas posse das organizações

 

 

PRÉ-REQuisitos

 

 

 

 

 

Duração  

 

 24 Horas

 

 

 

Conteúdo Programático

1 -    Conceitos introdutórios

 

2 -    Armazenamento de dados

·         Conceito de Data WareHousing

·         Sistemas de armazenamento de dados

·         Dados Estruturados vs. Dados não Estruturados

·         Bases de dados Relacionais vs Bases de Dados No SQL

·         Modelo Transaccional vs. Modelo Dimensional

·          Factores e Dimensões.

3 -    Análise exploratória de dados com R

·         Carregar, Consultar e manipular dados

·         Limpar dados em bruto para modelação

·         Reduzir o número de dimensões com Análise de Componentes Principais

4 -    Análise exploratória de dados com Python

·         Carregar, Consultar e manipular dados;

·         Limpar dados em bruto para modelação;

·         Reduzir o número de dimensões com Análise de Componentes Principais;

5 -    visualização de dados

·         As características dos dados através da visualização;

·         Boxplots, Histogramas e Density Plots

6 -    trabalhar com dados não estruturados

 

7 -    mineração de dados não estruturados

 

8 -    previsão com recurso a regressões lineares

 

9 -    classificação de dados

·         Previsão com Árvores de Decisão;

·         Modelos preditivos;

10 -  detecção de padrões

·         Segmentação com K-means

·         Detecção de semelhanças

·         Hierarquical clustering

11 -  detecção de ligações

·         Social Network Analisys

12 -  MAchine learning com redes neuronais

·         O peso de neurónio

·         O uso de redes neuronais para reconhecimento de objectos

13 -  politicas para datascience

Preços

1º participante 2º participante 3º participante
Preço sob consulta, peça-nos um orçamento através do seguinte email: comercial@vantagem.com
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Outras Informações

Os preços  e incluem Coffee Breaks e Documentação.
Aos valores acresce IVA à taxa legal em vigor.

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LISBOA
Tel. +351 21 849 33 33 / 50 Fax. +351 21 848 61 81

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