Data Science & Big Data

Curso Data Science & Big Data

PROPOSTA

A humanidade produz cada vez mais dados a partir do crescimento do uso de dispositivos móveis, redes sociais, IoT (internet das coisas) e da digitalização de processos em geral. A demanda por profissionais que dominam o tratamento e análise desses dados usando as ferramentas corretas está em alta. É uma oportunidade de carreira tanto para analistas quanto para gestores. Com esta formação, você será capaz de manipular, tratar e analisar dados das mais diversas fontes usando a linguagem R e se tornar um profissional altamente demandado pelas grandes organizações.

PÚBLICO-ALVO

PRÉ-REQUISITOS

COMO É A FORMAÇÃO NO DIA A DIA

A formação Data Science e Big Data do Infnet Training possui 99 horas e pode ser concluída em aproximadamente 3 meses com aulas no turno da noite ou uma aula aos sábados de 9 horas. As aulas serão transmitidas ao vivo em uma sala de aula virtual com total interatividade entre o instrutor e a turma. É a mesma experiência de uma sala de aula presencial.

Ao concluir a formação, você se torna apto para atuar como Arquiteto de Dados (Data Architect), Cientista de Dados (Data Scientist), Analista de Dados (Data Analyst) ou Analista de Business Intelligence (BI).

Os alunos terão acesso a uma moderna plataforma de LMS (Learning Management System) para compartilhamento de materiais entre docentes, alunos, tira dúvidas e, principalmente, networking, além de direito de acesso à biblioteca digital do Instituto Infnet, com centenas de livros

  

CURSOS/MÓDULOS

Competências:
→ Instalar o software Gephi
→ Carregar uma base de lista de vértices
→ Filtrar dados baseados em características da rede
→ Realizar análise semântica de texto automatizada
→ Criar uma visualização de nuvem de palavras
→ Calcular tf-idf
→ Agrupar notícias e textos em tópicos

Competências:
→ Explorar dados com a plataforma R Studio Cloud
→ Instalar pacotes em R
→ Calcular medidas estatísticas básicas
→ Extrair o histograma dos dados
→ Calcular a correlação dos dados

Competências:
→ Descrever a distribuição de um conjunto de dados através de medidas estatísticas
→ Identificar outliers em um conjunto de dados
→ Identificar dados faltantes em um conjunto de dados
→ Realizar a entrada (input) de dados quando há dados faltantes
→ Criar gráficos que ajudem na visualização de dados usando a ferramenta ggplot

Competências:
→ Produzir um relatório utilizando R Markdown
→ Criar uma apresentação utilizando R Markdown
→ Publicar um relatório gerado em R Markdown em ambiente online
→ Criar gráficos de segmentação
→ Segmentar uma base de clientes de uma loja online
→ Segmentar uma base de dados georreferenciada

Competências:
→ Entender as fases de um projeto pelo método CRISP-DM
→ Acessar uma base de dados utilizando SQL
→ Aplicar um modelo preditivo para uma base dados do mundo real usando R
→ Utilizar a funcionalidade forecast para séries temporais
→ Criar modelos de Machine Learning sem codificação com Azure Machine Learning

Competências:
→ Identificar as principais características e ferramentas de um ambiente baseado no ecossistema Hadoop.
→ Descrever a arquitetura de um ambiente distribuído baseado no ecossistema Hadoop.
→ Diferenciar execution engines utilizados em ambientes distribuídos, tais como Map-reduce, TEZ ou Spark.
→ Mover dados para uma estrutura HDFS.
→ Consultar dados armazenados em uma estrutura HDFS utilizando o Apache Hive.

Competências:
→ Instalar o software Gephi
→ Carregar uma base de lista de vértices
→ Filtrar dados baseados em características da rede
→ Realizar análise semântica de texto automatizada
→ Criar uma visualização de nuvem de palavras
→ Calcular tf-idf
→ Agrupar notícias e textos em tópicos

Competências:
→ Explorar dados com a plataforma R Studio Cloud
→ Instalar pacotes em R
→ Calcular medidas estatísticas básicas
→ Extrair o histograma dos dados
→ Calcular a correlação dos dados

Competências:
→ Descrever a distribuição de um conjunto de dados através de medidas estatísticas
→ Identificar outliers em um conjunto de dados
→ Identificar dados faltantes em um conjunto de dados
→ Realizar a entrada (input) de dados quando há dados faltantes
→ Criar gráficos que ajudem na visualização de dados usando a ferramenta ggplot

Competências:
→ Produzir um relatório utilizando R Markdown
→ Criar uma apresentação utilizando R Markdown
→ Publicar um relatório gerado em R Markdown em ambiente online
→ Criar gráficos de segmentação
→ Segmentar uma base de clientes de uma loja online
→ Segmentar uma base de dados georreferenciada

Competências:
→ Administrar pelo menos um ambiente baseado em nuvem (AWS, Google, Azure ou IBM).
→ Identificar as principais características e ferramentas de um ambiente baseado no ecossistema Hadoop.
→ Descrever a arquitetura de um ambiente distribuído baseado no ecossistema Hadoop.
→ Diferenciar execution engines utilizados em ambientes distribuídos, tais como Map-reduce, TEZ ou Spark.
→ Mover dados para uma estrutura HDFS.
→ Consultar dados armazenados em uma estrutura HDFS utilizando o Apache Hive.

Competências:
→ Acessar uma base de dados utilizando SQL
→ Instalar o pacote de tratamento de séries temporais
→ Utilizar a funcionalidade Forecast do pacote de séries temporais
→ Aplicar um modelo preditivo para uma base dados do mundo real

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Calendário de Formações

Turmas previstas

FormaçãoDataFrequênciaModalidadeTurno
Desenvolvedor Java04/11/20213ª/5ªLive (Ao Vivo)Noites (18h00 às 22h00)
Desenvolvedor Front-End06/11/2021SábadosLive (Ao Vivo)Integral (09h às 18h)
Administrador de Redes Linux08/11/20212ª/4ª/6ªLive (Ao Vivo)Manhã (08h30 às 12h30)
Web Designer08/11/20212ª/4ª/6ªLive (Ao Vivo)Noites (19h00 às 22h00)
Administrador de Redes Linux09/11/20213ª/5ªLive (Ao Vivo)Noites (18h00 às 22h00)
Desenvolvedor Front-End16/11/20213ª/5ªLive (Ao Vivo)Noites (18h00 às 22h00)
Data Science & Big Data19/11/20212ª/4ª/6ªLive (Ao Vivo)Noites (19h00 às 22h00)
Designer Gráfico22/11/20212ª/4ª/6ªLive (Ao Vivo)Manhã (08h30 às 12h30)
Editor de Vídeo Digital23/11/20213ª/5ªLive (Ao Vivo)Manhã (08h30 às 12h30)
MCAA: Azure Administrator23/11/20213ª/5ªLive (Ao Vivo)Noites (18h00 às 22h00)
Desenvolvedor Front-End23/11/20213ª/4ª/5ª/6ªLive (Ao Vivo)Manhã (08h30 às 12h30)
Windows Server 2019 Administration26/11/20212ª/4ª/6ªLive (Ao Vivo)Noites (18h00 às 22h00)
Marketing Digital: Gestão de Tráfego Pago27/11/2021SábadosLive (Ao Vivo)Integral (08h às 18h)
Publicidade Digital27/11/2021SábadosLive (Ao Vivo)Integral (08h às 18h)
Administrador de Redes Linux27/11/2021SábadosLive (Ao Vivo)Integral (09h às 18h)
Desenvolvedor Android27/11/2021SábadosLive (Ao Vivo)Integral (09h às 18h)
Data Science & Big Data27/11/2021SábadosLive (Ao Vivo)Integral (09h às 18h)
Microsoft Certified: Data Analyst Associate (Power BI)27/11/2021SábadosLive (Ao Vivo)Integral (09h às 18h)
Editor de Vídeo Digital27/11/2021SábadosLive (Ao Vivo)Integral (09h às 18h)
Microsoft Certified: Data Analyst Associate (Power BI)01/12/20212ª/4ª/6ªLive (Ao Vivo)Noites (18h00 às 22h00)
Inteligência Artificial (IA) & Machine Learning02/12/20213ª/5ªLive (Ao Vivo)Noites (19h00 às 22h00)
Desenvolvedor Java04/12/2021SábadosLive (Ao Vivo)Integral (09h às 18h)
Marketing Digital: Gestão de Tráfego Pago12/01/20222ª/4ª/6ªLive (Ao Vivo)Manhã (08h30 às 11h30)
Publicidade Digital12/01/20222ª/4ª/6ªLive (Ao Vivo)Manhã (08h30 às 11h30)
Designer Gráfico17/01/20222ª/4ª/6ªLive (Ao Vivo)Noites (18h00 às 22h00)
Flutter™ Application Development29/01/2022SábadosLive (Ao Vivo)Integral (09h às 18h)
Designer Gráfico19/02/2022SábadosLive (Ao Vivo)Integral (09h às 18h)
Marketing Digital: Gestão de Tráfego Pago21/02/20222ª/4ª/6ªLive (Ao Vivo)Noites (19h00 às 22h00)
Publicidade Digital21/02/20222ª/4ª/6ªLive (Ao Vivo)Noites (19h00 às 22h00)
Cisco CCNA 7.014/03/20222ª/4ª/6ªLive (Ao Vivo)Noites (18h00 às 22h00)
Cisco CCNA 7.030/04/2022SábadosLive (Ao Vivo)Integral (09h às 18h)

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