Data Science & Big Data

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11
dez, 2019
Gratuito

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

  • Profissionais interessados em ingressar no crescente e super valorizado mercado de Data Science e Big Data
  • Profissionais que desejam fortalecer o uso de dados em sua organização
  • Profissionais que desejam aprender R para limpar, analisar e visualizar dados
  • Profissionais que buscam dominar as ferramentas usadas desde a aquisição até a publicação dos dados
  • Profissionais que pretendem tomar decisões mais acertivas baseadas na análise dos dados
  • Profissionais que precisam analisar dados provenientes de redes sociais, jornais, fontes públicas e de comportamentos do consumidor
  • Profissionais que trabalham na transformação digital de organizações

PRÉ-REQUISITOS

  • Profissionais com ou sem formação em programação que pretendem utilizar dados ou ingressar em uma das carreiras propostas pela formação

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 em modernos laboratórios multimídia com um aluno por workstation. 

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 do Instituto Infnet, com dezenas de livros e periódicos da área. A formação será ministrada por um corpo docente altamente especializado.

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).

 

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:
→ 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

Informações

Receba mais informações e valores.

Course Content

Time: 99 hours

Curriculum is empty

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