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 Duração 21 horas

Programa do Curso

Introdução à Análise de Dados e Big Data

  • O que torna o Big Data "Grande"?
    • Velocidade, Volume, Variedade, Veracidade (VVVV)
  • Limitações do Processamento de Dados Tradicional
  • Processamento Distribuído
  • Análise Estatística
  • Tipos de Análise de Machine Learning
  • Visualização de Dados

Papéis e Responsabilidades em Big Data

  • Administradores
  • Desenvolvedores
  • Analistas de Dados

Linguagens Utilizadas para Análise de Dados

  • Python
    • Por que usar Python para Análise de Dados?
    • Manipulação, processamento, limpeza e análise de dados

Abordagens à Análise de Dados

  • Análise Estatística
    • Análise de Séries Temporais
    • Previsão com modelos de Correlação e Regressão
    • Estatística Inferencial (estimativa)
    • Estatística Descritiva em conjuntos de dados Big Data (ex.: cálculo da média)
  • Machine Learning
    • Aprendizagem supervisionada vs não supervisionada
    • Classificação e agrupamento (clustering)
    • Estimativa de custo de métodos específicos
    • Filtragem

Infraestrutura de Big Data

  • Armazenamento de Dados
    • Bases de dados relacionais (SQL)
      • MySQL
      • Postgres
      • Oracle
    • Compreensão das nuances
      • Bases de dados hierárquicas
      • Bases de dados orientadas a objetos
      • Bases de dados orientadas a documentos
      • Bases de dados orientadas a grafos
      • Outras

O Futuro do Big Data

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão geral de matemática
  • Compreensão geral de programação
  • Compreensão geral de bases de dados

Público-Alvo

  • Desenvolvedores / programadores
  • Consultores de TI

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