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Descrição

Estamos mergulhados em dados, cada acesso, cada like, cada transação torna-se um item valioso, que pode ser utilizado para melhorar nossos resultados, prever acontecimentos e tomar decisões melhores. As empresas que desejam obter resultados melhores estão recorrendo aos dados para extrair informações relevantes ao seu negócio. Além disso, profissionais com habilidades de traduzir problemas de negócio utilizando dados terão uma das habilidades mais requisitadas no momento.

Se você deseja aprender como utilizar os dados, obter insights, melhorar sua capacidade de fazer previsões a longo prazo e prescrever futuras ações que ajudam a tomar melhores decisões de negócios, inscreva-se no nosso MBA Tech – Data Science

O programa oferece uma combinação única de teoria e prática, para ajudá-lo a acelerar sua carreira e o desempenho de sua empresa. Cada modulo foi pensado para que, ao de final dele, já seja possível aplicar o conteúdo obtido na empresa em que trabalha ou nos projetos que atua.

O MBA Tech – Data Science é uma jornada de aprendizado de 9 meses no mundo da ciência de dados aplicada e analytics. O programa possui11 módulos presenciais.

Destaques do MBA Tech – Data Science

O MBA Tech – Data Science combina teoria e prática, o corpo docente é composto por profissionais de mercado o que proporciona exemplos e casos de estudos que estão sendo vivenciado por eles.

Até o final deste curso, você será capaz de:

  • Construir dashboards profissionais utilizando técnicas de data storytelling;
  • Aprender como utilizar dados que estão armazenados em banco de dados relacionais e não relacionais;
  • Criar modelos estatísticos;
  • Prever resultados futuros baseado em técnicas de estatística e machine learning;
  • Utilizar análises de negócios do mundo real que são utilizados nas principais empresas;
  • Formular recomendações baseadas em dados para tomar decisões de negócios que levem sua empresa ao sucesso.

Módulos:

Nivelamento Teórico Estatístico (24 horas)

O conhecimento sobre os principais conceitos de estatística é fundamental para um cientista de dados, nesse modulo o aluno irá aprender os principais tópicos sobre estatística para ciência de dados.

  • Introdução ao tema a Data Science
  • Estatística Descritiva
    • Medidas de Posição
    • Dispersão
    • Assimetria
    • Associação
    • Gráficos
  • Probabilidade
    • Distribuições Discretas
    • Distribuições Contínuas
  • Testes de Hipótese
    • Inferência
    • Teorema do Limite Central
    • Testes de Hipótese

Banco de Dados e Modelagem de Dados  (16 horas)

Aprenderá técnicas para acessar, manipular e transformar dados, entenderá os principais conceitos que envolvem banco de dados relacional e não relacional.

  • Tipos de Banco de Dados
    • Relacional
    • Não Relacional
  • Principais comandos em SQL
  • Banco de dados No SQL
  • Data Warehouse
  • Data Lake

Visualização de Dados com Power BI (16 horas)

Aprenderá a utilizar o power bi para visualizar dados, criar dashbords

  • Business Intelligence e Analytics
  • Introdução ao Power BI
  • Acessando dados utilizando o Power BI
  • Cálculos e Medidas no Power BI
  • Criando Dashboards no Power BI

Data Storytelling (8horas)

Irá aprender técnicas que permitirão transmitir a informação da forma correta, exibindo assim como sua descoberta é importante para a empresa

  • Data Storytelling;
  • Técnicas de Design e formatação de dados para apresentação visual;
  • Principais ferramentas disponíveis no mercado
  • Construindo dashboards utilizando as técnicas aprendidas

Big Data Aplicado a negócios (16 horas)

Considerado a Matéria Prima do cientista de dados o grande volume de dados que temos disponíveis hoje nos permite aplicar técnicas de machine learning para conseguir os insights necessários e com isso ajudar na tomada de decisões.

Nesse modulo o aluno irá aprender os principais conceitos, arquitetura, como é realizado o acesso, leitura desses dados e como poderá processar seu modelo Introdução ao Big Data

  • Visão geral do Ecossistema do Hadoop
  • A evolução dos Data Lakes e os EDWs ( Enterprise Data Warehouses )
  • Ingestão de Dados
  • Armazenamento dos dados
  • Visualização dos dados
  • Governança dos Dados
  • Cloud Computing

Estatística para Data Science (16 Horas)

Aprenderá a utilizar analise de variâncias, regressões e suas aplicações.

  • Introdução ao racional da ANOVA
  • Regressão Linear Simples
  • Regressão Linear Múltipla e seus métodos de seleção de variável e análise de resíduo
  • Regressão Logística

Programação em R (16 Horas)

R está entre as linguagens de programão mais utilizada para Data Science, nesse modulo o aluno irá aprender a usar a programação para converter algoritmos em modelos que possam ser processados na máquina.

  • Introdução a linguagem R
  • Lógica de programação
  • Variáveis, tipo de dados, objeto
  • Condicionais e Loop
  • Funções
  • Principais bibliotecas para análise de dados
  • Aquisição, tratamento e limpeza de dados
  • Visualização de dados

Machine Learning (24 Horas)

Aprenderá os principais algoritmos de machine learning e suas aplicações

  • Quais as diferenças e similaridades de estat e
  • Diferença entre algoritmos supervisionada e não supervisionada.
  • Aplicação de Regressão Linear
  • Regressão Logística
  • Árvore de decisão – método Gini e Entropia
  • Árvore de decisão – método qui-quadrado
  • Poda e generalização
  • Não supervisionado – clusterização

Python for Data Science (16 horas)

Aprenderá a utilizar as principais bibliotecas do python para manipulação de dados e machine learning.

  • Introdução a linguagem Python
  • Lógica de programação
  • Variáveis, tipo de dados, objeto
  • Condicionais e Loop
  • Funções
  • Principais bibliotecas para análise de dados
  • Aquisição, tratamento e limpeza de dados
  • Visualização de dados

Desafio dos Dados (16 horas)

Objetivo: Praticar todos os conceitos, técnicas e ferramentas aprendidos resolvendo problemas de negócios reais utilizando Data Science.

Lab P/ Prática (In Cloud)

Proporcionar aos participantes um ambiente para que possam praticar o conteúdo aprendido. Junto a isso criar um canal para tirar dúvidas.

Oficinas

Data Science Aplicado – Marketing e Vendas (8 horas)

Usos e aplicações de Data Science na área de marketing e inteligência de mercado. Estratégias para aumentar vendas utilizando Data Science.

Data Science Aplicado – Supply Chain (8 horas)

Usos e aplicações de Data Science na área de logística e suprimentos.

Data Science Aplicado – Finanças (8 horas)

Usos e aplicações de Data Science na área financeira

Data Science Aplicado – Produção (8 horas)

Usos e aplicações de Data Science para otimizar o processo de produção.

PERFIL DO ALUNO:

Profissionais de: Analytics, estatísticos, TI, executivos das áreas de administração, economia, engenharia, gestores de marketing, CRM, profissionais de e-commerce, analistas de mídia social e profissionais do mercado que manipulam e precisam tomar rápidas decisões por meio de grandes bases de dados. Profissionais que tenham interesse em extrair informação por meio de modelos baseados em Machine Learning e técnicas de Big Data

Estudantes que estejam próximo de se graduar também, principalmente das áreas de computação, engenharia, administração, contabilidade, estatística, matemática.

 

O que você vai aprender

VANTAGENS

  • Curso presencial
  • Acesso aos professores para tirar dúvidas
  • Certificado de conclusão
  • Inclusão no banco de talentos da EGG
  • Direito a desconto em próximos cursos
  • Estrutura e turmas diferenciadas para networking
  • Acesso ao material utilizado pelos professores
  • Coffee break
  • Espaço agradável e bem localizado
  • Wi-fi

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