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Academia Cientista de Dados

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Descrição do curso

Na academia de Cientista de Dados, você vai aprender as ferramentas, técnicas e conceitos que você precisa saber para causar impacto como um cientista de dados.
Durante o curso, você vai trabalhar conjuntos de dados do mundo real para ganhar experiência nas diversas camadas envolvidas em Data Science: que vão desde a extração, manipulação, carga e análise dos dados. Nós vamos explorar conceitos e ferramentas relacionadas a Cloud Computing, entender sobre o ecosistema e como funciona processamento de dados no Hadoop, vamos discutir sobre arquitetura e melhores práticas para cenários de BI e Big Data usando as ferramentas e técnicas mais atualizadas. Vamos trabalhar conceitos sobre estatística e probabilidade para análise de dados, Inteligência Artificial com Machine learning e como usar as linguagens Python e R para análises estatísticas e de Machine Learning. Além disso, nós vamos explorar conceitos e técnicas relacionadas a Data Visualization e Storytelling.

Abaixo você pode conferir todos os conteúdos que serão cobertos ao longo da nossa Academia: 

Probabilidade e Estatística com Linguagem R
Linguagens de Programação - R, Python, Matlab
Ecosistema Hadoop e Arquitetura para Cenários de Big Data
Inteligência Artificial & Machine Learning
Cloud Computing
Visualização de Dados como Diferencial Competitivo

Categoria: Academias

Informações gerais

Conteúdo
  • Probabilidade e Estatística com Linguagem R
  • Linguagens de Programação - R, Python, Matlab
  • Ecosistema Hadoop e Arquitetura para Cenários de Big Data
  • Inteligência Artificial & Machine Learning
  • Cloud Computing
  • Visualização de Dados como Diferencial Competitivo
Objetivo


Qual o conhecimento esperado do aluno antes de participar?
É esperado que o aluno possua conhecimentos básicos de Windows e de infraestrutura de rede. Conhecimentos básicos em banco de dados, matemática e lógica de programação também contribuirão para um melhor entendimento do curso.

Qual o tempo de acesso ao curso?
O aluno terá acesso ao conteúdo do curso pelo período de 12 meses após a data de Início do treinamento. Vale salientar que o conteúdo é atualizado constantemente podendo a grade de conteúdos inclusive sofrer alterações se os instrutores acharem necessário. 

Existem outras formas de pagamento:
Entre em contato com treinamento@bidobrasil.com.br para maiores informações!

Público alvo

Entusiastas por análise e ciência de dados, Profissionais da área de Business Intelligence que queiram aprimorar os seus conhecimentos, gerentes de projeto, administradores, gestores e profissionais que queiram iniciar e se especializar na área de analise e  Ciência de Dados.

Metodologia

Os alunos assistirão vídeo-aulas, farão pesquisas e leitura de textos propostos pelos instrutores, receberão acesso a diversos scripts e templates, participarão de debates e discussões de grupos através das aulas online e apresentarão ao final de cada etapa os seus trabalhos totalizando 152 horas (estimadas) de Estudos.
O conteúdo é todo disponibilizado através de vídeo aulas gravadas e você pode acessá-las em qualquer dia da semana e horário. Serão realizados 5 encontros Online para apresentação dos trabalhos, correção de atividades, remoção de dúvidas, networking e discussões de grupo.
O aluno receberá instruções para configurar a sua máquina e executar todas as atividades práticas a partir dela. Para execução das atividades práticas é importante ter acesso a um computador com pelo menos 100 GB de espaço livre e 8GB de Mémória RAM.
O aluno pode solicitar a qualquer momento uma aula de alinhamento individual com o Instrutor para discutir eventuais dúvidas sobre o conteúdo, atividades práticas propostas, ou ainda, para tirar dúvidas sobre os seus projetos reais.
Ao concluir o curso em até 30 dias corridos após a matrícula você receberá 10% de desconto para realizar outros cursos online com a BI do Brasil. Envie um e-mail para treinamento@bidobrasil.com.br para saber mais sobre esta promoção.


Certificado

O Certificado será emitido ao final do treinamento.

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