BIG DATA E CIÊNCIA DE DADOS

R$ 180,00

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Estudos Introdutórios sobre Big Data e Ciência de Dados

Conhecendo Big Data.; Introdução a Big Data; Histórico: Big Data; Os 5VS; Impactos do uso de Big Data; Framework para processamento de dados; Hadoop; Storm; Spark; Ciências de Dados; Introdução do conceito e escopos da ciência de dados; A era da Ciência dos Dados; Fases do Projeto em Ciências de Dados; Ciclo de vida do Dado; Ciência de Dados termos usados; Ciência de Dados e Big Data; Identificando o papel do cientista de dados; Formação e atuação do cientista de dados; Competências relacionadas; Habilidades do cientista de dados; Aplicação Big Data e Ciência de Dados; Onde aplicar Big Data?; Big Data na educação; Big Data aplicando aplicado a negócios; Big Data Aplicado na Saúde; Big Data aplicado na Área Eleitoral; Aplicabilidade da ciência de dados; Ciências de Dados na biologia; Ciências de Dados aplicado na saúde; Ciências de Dados aplicada ao projeto social; Ciências de Dados aplicada aos negócios; A utilização das tecnologias; Computação em nuvem e Big Data; Internet das Coisas; Big Social Data; Tecnologia Blockchain.

Introdução ao Banco de Dados

Breve história dos Bancos de Dados e suas arquiteturas. Modelos de dados. Entidades e atributos. Tipos de relacionamento. Diagrama de entidades e relacionamentos (DER). Estudo de caso. Redundância de dados. Cardinalidade e Agregação. Aspectos gerais da álgebra relacional. Criando um banco de dados. Criando tabelas. Tipos de dados. Chaves Primarias e estrangeiras. Manipulando tabelas. Inserindo informações. Alterando informações. Excluindo informações. Operações de consulta básica. Comando select. Condições e condições com operadores lógicos. Distinct. Operações de consultas complexas. Teoria dos conjuntos. Operações Join

Coleta, Armazenamento e Análise Aplicada

Soluções em Mineração de Dados. Introdução a Mineração de Dados. Representação do Conhecimento. Algoritmos. Bancos de Dados Não Convencionais. Bancos de Dados Distribuídos. Bancos de Dados Orientados a Objetos. Bancos de Dados Objeto-Relacional. Análise Exploratória de Dados. Análise Bidimensional. Séries Temporais. Números Índices.

Analytics e o Processo de Tomada de Decisão

Tomada de decisão. Dados, Informações e Conhecimento.Fundamentos de Tomada de Decisão. AnalíticaAnalytics. Business Analytics na tomada de decisão. Ciências de dados e Analytics. Data Analytics. Big Data e Analytics. O que é BIG DATA ANALYTICS?. Onde Aplicar?. Big data Analytics Platforms.

Arquitetura de Dados

Introdução a Arquitetura de Dados. História da Arquitetura de Dados. Conceitos Básicos de Arquitetura de Dados. Modelagem de Dados. Práticas de Arquitetura de Dados. Gerenciamento de Metadados.Visão Geral sobre Arquiteturas de Dados. Arquitetura Empresarial. Implantação de Arquitetura de Dados. Arquiteturas de Referência Ligadas aos Dados. Arquiteturas para MDM (Gerenciamento de Dados Mestres). Governança de Arquitetura de Dados.

Machine Learning e Deep Learning

Introdução e visão geral do processo de machine learning. Principais aplicações. Algoritmos de aprendizado. Capacidade, overfitting e underfitting. Hiperparâmetros e validação. Visão geral de estatística e estimativas. Modelos supervisionados. Modelos não supervisionados. Método do gradiente descendente. Construindo o algoritmo e motivacionais

Descrição

O curso de Pós-Graduação em Big Data e Ciência de Dados conta com professores altamente capacitados e aborda temas atuais ligados às ferramentas de análise e mineração de dados, conceitos e modelos de segurança da informação e os impactos da ciência de dados nos processos de tomada de decisão. Essa especialização tem como objetivo garantir que você adquira conhecimentos específicos para atuar no desenvolvimento de estratégias empresariais utilizando a ferramenta de big data.

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