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Palestra Brasília 14/01 e São Paulo 16/01

Palestra Gratuita com o Tema:
Importância da Governança de Dados, Qualidade de Dados, MDM e LGPD para Corporação: Palestrante - Caetano A. Silva - Sócio Diretor da CS TREINA

Data: 14/01/2020
Local: Centro Integrado SESI e SENAI - SCN Qd 1,
Bloco E – Ed. Central Park - ASA NORTE - Brasília DF
Horário: 09h00 às 12h00
 
Data: 16/01/2020
Local: Domore - Av. Paulista, 2001 - 14° andar - São Paulo
Horário: 09h00 às 12h00

Vagas limitadas!
Inscrições com: Silvio Castro
silvio@cstreina.com.br
11 4063 6450
11 9 9595 9361
 

São Paulo

Pague em até 4x no Cartão de Crédito

Aceitamos cartões de crédito através do PayPal para pessoas físicas e depósito bancário ou boleto para pessoas jurídicas.
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Objetivo: Oferecer aos profissionais uma boa introdução do uso e aplicação de métodos analíticos em problemas do mundo real e desenvolver o raciocínio dos participantes em torno do entendimento do problema de negócio e de como os dados podem ser modelados para endereçar a resolução do problema.

Carga Horária: 24 horas

Público-Alvo: Indicado para os profissionais de Analytics, CRM, Gestão de dados, Banco de Dados, BI/DW, Gestão de Dados Mestres, Governança de Dados, Qualidade de Dados, Analistas de Negócios e TI.

Conteúdo programático:
• Conceitos básicos de importação e exportação de arquivos e saídas.
• Criação de variáveis, filtragem de dados, amostragem de dados, agrupamento, cruzamento e empilhamento de dados. A filosofia Tidyverse.
• Análise exploratória de dados, medidas de posição e dispersão, gráficos exploratórios, análise bivariada, peso da evidência e valor da informação.
• Categorização de dados, padronização de dados, análise de correlação.
• Aprendizagem Não Supervisionada e Segmentação Estatística (K-means, Kohonen, Dendogramas, Análise RFV)
• Aprendizagem Não Supervisionada, Análise de Associação e Cestas de Mercado
• Aprendizagem Supervisionada e Métricas de Avaliação de Modelos (K-S, Gini,AUC, Matriz de Confusão, R2, Mape, Lift, Curva de Ganhos)
• Aprendizagem Supervisionada e Modelos de Regressão Linear Múltipla, Regressão Logística e Árvores de Decisão
• Aprendizagem Supervisionada e Redes Neurais Artificiais
• Aprendizagem Supervisionada, Random Forests e Support Vector Machines
• Aprendizagem Supervisionada e Introdução às Séries Temporais
• Introdução à Mistura de Modelos (Ensemble Learning)
• Introdução à Mineração de Textos e Análise de Dados Não Estruturados
• Mini-competição de Ciência de Dados (Mini Hackathon)

Utilizaremos máquinas para os alunos praticarem os exercícios.
Aplicaremos Exercícios em sala e listas para resolução em casa, inclusive com um mini hackathon no final do curso.

Rio de Janeiro

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