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Métodos avançados em Analise de dados

Adicione métodos avançados de machine learning a sua caixa de ferramentas

Última atualização : 03/12/20 | Português

Pré requisito: Data Analytics para aspirantes a Cientista de dados

Descrição

Este curso vai introduzi-lo aos algoritmos e ideias mais importantes contidas na caixa de ferramentas do cientista de dados. 

Você conhecerá métodos avançados para:

  • Descobrir padrões ou conceitos subjacentes nos dados
  • Aplicar métodos de segmentação ( clustering ) e predição de valores
  • Refinar e enriquecer modelos preditivos

Além de abranger os principais algoritmos de aprendizagem supervisionada e não supervisionadas, contemplando o pensamento moderno sobre avaliação, seleção e implementação de um modelo.

Programa de Estudos

  • Principais conceitos avançados de Analytics
  • Exploração de dados
    • Medidas-Resumo
    • Detecção de outlier
    • Tratamento de Missing values
    • Medidas de correlação paramétricas e não paramétricas
  • Análise de distribuição de médias utilizando o teste T e Anova
  • Algoritmos Supervisionados:
    • Árvore de decisão
    • Regressão linear e logística
  • Algoritmos não-supervisionados:
    • K-means clustering
    • PCA
  • Avaliação e comparação de modelos
    • Matriz de confusão
    • Cross-validation
    • ROC – Curve
  • Otimização de modelos: Otimização de parâmetros
  • Deploy de modelos
  •  

F.A.Q

Este curso é o módulo avançado da formação de análise de dados. É essencial que você tenha feito o módulo para iniciante:

Data Analytics para aspirantes a Cientista de dados

Ao final deste curso você terá todo o conhecimento necessário para automatizar processos, para modelar seus dados, e aplicar modelos básicos de machine learning

O curso poderá ser aplicado tanto de forma digital, através de salas virtuais como no formato in company, usando o espaço de sua própria empresa

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Hupdata – Empowering people to make Data Driven Decisions