
Data Analytics: Mining, Predictive, Text & Big Data Analytics
Curta Duração: 100 horas
Introdução
Objetivo
Público-Alvo
Metodologia
Coordenação
Corpo Docente
Hugo Leonardo Costa de Azevedo
Aprenda novos conceitos e métodos de (Big) Data Analytics para auxiliá-lo a conhecer melhor seu negócio, seus clientes / fornecedores, seus mercados etc, obtenha vantagens competitivas para a sua empresa e torne-se um profissional mais requisitado no mercado de trabalho.
Melhore seus resultados e a performance de sua empresa aprendendo a fazer análises e previsões mais precisas, abrangentes e sofisticadas a partir de grandes volumes de dados - estruturados ou não - e integrando técnicas ...
Aprenda novos conceitos e métodos de (Big) Data Analytics para auxiliá-lo a conhecer melhor seu negócio, seus clientes / fornecedores, seus mercados etc, obtenha vantagens competitivas para a sua empresa e torne-se um profissional mais requisitado no mercado de trabalho.
Melhore seus resultados e a performance de sua empresa aprendendo a fazer análises e previsões mais precisas, abrangentes e sofisticadas a partir de grandes volumes de dados - estruturados ou não - e integrando técnicas Estatísticas, de Machine Learning e de Bancos de Dados.
Aprimore e consolide os conceitos teóricos apreendidos em sala em aulas práticas e interativas em laboratório, fazendo uso de softwares e linguagens consagrados em Data Analytics.
Tenha aulas com professores com longa e comprovada experiência acadêmica e profissional em Data Analytics e na instituição carioca com maior reputação na área, que há 15 anos oferece cursos de sucesso em Analytics / Data Mining.
Apresentar de forma objetiva e prática os principais conceitos e métodos utilizados em Data Analytics, contemplando as áreas de Data Mining, Predictive Analytics, Text Analytics e Big Data Analytics.
Mostrar como as tecnologias acima podem ser usadas num contexto de Business Intelligence e como elas podem ajudar a extrair informações valiosas a partir de um acervo de dados.
Capacitar os participantes a atuarem de forma ativa em um projeto de Data Analytics.
Apresentar de forma objetiva e prática os principais conceitos e métodos utilizados em Data Analytics, contemplando as áreas de Data Mining, Predictive Analytics, Text Analytics e Big Data Analytics.
Mostrar como as tecnologias acima podem ser usadas num contexto de Business Intelligence e como elas podem ajudar a extrair informações valiosas a partir de um acervo de dados.
Capacitar os participantes a atuarem de forma ativa em um projeto de Data Analytics.
Apresentar exemplos de aplicações de Data Analytics para Market Basket Analysis, Segmentação de Mercado, Modelagem de Churn/Attrition, Credit Scoring, Detecção de Fraude, Inferência Causal, Previsão em Séries Temporais, Classificação de Textos, etc.
- Gerentes e Analistas de áreas de negócio que busquem aprimorar seu conhecimento e habilidade para analisar dados e obter vantagens competitivas a partir da utilização e exploração de bases de dados sobre clientes, mercados, etc;
- Profissionais de Tecnologia da Informação envolvidos com sistemas de informação ou que necessitem entender melhor os processos de preparação, exploração e análise de dados para busca de conhecimento e tomada de decisões;
- Gerentes e Analistas de áreas de negócio que busquem aprimorar seu conhecimento e habilidade para analisar dados e obter vantagens competitivas a partir da utilização e exploração de bases de dados sobre clientes, mercados, etc;
- Profissionais de Tecnologia da Informação envolvidos com sistemas de informação ou que necessitem entender melhor os processos de preparação, exploração e análise de dados para busca de conhecimento e tomada de decisões;
- Pesquisadores interessados em melhor explorar um acervo de dados para potencializar sua atuação;
- Cientistas de Dados e demais profissionais que trabalhem ou pretendam trabalhar com Análise de Dados.
- Aulas teóricas expositivas;
- Resolução de cases em grupo e discussões em sala de aula;
- Aulas práticas em laboratórios de informática (aprox. 40% da Carga Horária), solucionando casos reais e usando softwares e linguagens de Data Analytics consagrados pelo mercado (SAS Enterprise Miner, SAS Enterprise Guide, MS Azure ML, R, Python, etc).
Hugo Leonardo Costa de Azevedo
O aluno que preencher satisfatoriamente os quesitos frequência e aproveitamento terá direito a certificado.
- Alunos, ex-alunos (concluintes), funcionários e professores da PUC-Rio, desconto de 10% no pagamento à vista ou 5% no pagamento parcelado nas matriculas realizadas através da central de relacionamento 0800 970 9556, (21) 97658-6094 (WhatsApp) ou presencialmente, em nossa unidade Gávea. Desconto não cumulativo.
- Cursos de parcela única ou cursos oferecidos pelo Departamento de Medicina e Instituto de Odontologia não contemplam nenhum tipo de desconto.
- Alunos, ex-alunos (concluintes), funcionários e professores da PUC-Rio, desconto de 10% no pagamento à vista ou 5% no pagamento parcelado nas matriculas realizadas através da central de relacionamento 0800 970 9556, (21) 97658-6094 (WhatsApp) ou presencialmente, em nossa unidade Gávea. Desconto não cumulativo.
- Cursos de parcela única ou cursos oferecidos pelo Departamento de Medicina e Instituto de Odontologia não contemplam nenhum tipo de desconto.
- Bolsas de Estudos: devido à natureza autofinanciada dos cursos oferecidos pela CCEC, não há viabilidade financeira para a concessão de bolsas de estudo.
- Vagas limitadas.
- A realização do curso está sujeita à quantidade mínima de matrículas.
O aluno cujo curso for custeado por uma empresa deverá, depois de efetuar a matrícula, preencher a carta de compromisso da empresa ou a carta de empenho e enviá-la através do “Aluno on line”, no prazo de 24 horas.
Posteriormente, enviaremos, à empresa, a nota fiscal com boleto bancário.
Para empresa que optar em pagamento parcelado, o vencimento da primeira parcela será imediato, em no máximo 15 dias após o início do curso. A segunda parcela o vencimento será para 30 dias após o início do curso e as demais parcelas, caso existam, os vencimentos serão subsequentes.
O aluno receberá um e-mail automático de confirmação de matrícula, contendo as instruções para uso do “Aluno on line”.
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