ANÁLISE DE BIG DATA VIA MACHINE LEARNING E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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Norma Batista
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1 CURTA DURAÇÃO ANÁLISE DE BIG DATA VIA MACHINE LEARNING E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL CARGA HORÁRIA: 76 horas COORDENAÇÃO: Prof.ª Dr.ª Alessandra de Ávila Montini

2 OBJETIVOS Introduzir o conceito de Big Data, apresentando as vantagens, software e metodologia para a análise de informações Introduzir o conceito de aprendizado de máquina - Machine Learning Introduzir o conceito de Inteligência Artificial Apresentar as etapas de um projeto de Machine Learning Apresentar vários algoritmos de aprendizado de máquina via tecnologias de Big Data PERFIL DO ALUNO Profissionais de diversas áreas que precisam modelar bases de dados com aprendizado de máquina CORPO DOCENTE O corpo docente conta com professores altamente capacitados com experiência no mundo corporativo. Nos critérios de seleção do corpo docente, serão priorizadas sua qualificação e experiências profissionais nas distintas matérias, de maneira que o curso permita não somente a transmissão de conhecimentos mas também experiências enriquecedoras para os alunos METODOLOGIA Aulas expositivas, resolução de exercícios práticos e estudos de casos DIFERENCIAL A FIA é líder em educação executiva O LabData é um dos pioneiros no lançamento dos cursos de Big Data e Analytics no Brasil Laboratórios de alta qualidade Participação gratuita dos alunos do LabData nas Batalhas de Dados e Hackatons realizados pelo LabData Participação gratuita nas palestras do LabData com profissionais de grandes multinacionais Durantes as aulas o aluno conta com a participação do professor titular da disciplina e de um professor assistente que acompanha o aluno durante todo o curso CONHEÇA O LABDATA Convido você a assisir o vídeo do LabData e conhecer nossos laboratórios. Acesse o QR code. 1

3 MATRIZ CURRICULAR Introdução ao Big Data Introdução ao Big Data Introdução ao Machine Learning Aplicação de Big Data Dados Estruturados e Não Estruturados Etapas de um projeto de Machine Learning Técnicas de análise tradicional de dados Análise Exploratória de Dados Análise de Regressão Linear Análise de Cluster Análise de Regressão Logística Amostra de estimação, amostra de validação e amostra de teste Algoritmos de validação cruzada: Cross validation Métricas de perfomance Aplicações em R Tecnologias de Big Data Tecnologias de Big Data (Python e Spark) Introdução ao Python Introdução ao Spark Aplicações de Machine Learning com bibliotecas do Spark Aplicações de Machine Learning com bibliotecas do Python Seleção de Modelos Aplicações de Machine Learning Ajuste de modelos lineares com regularização Seleção de modelos Ajuste de modelos não lineares Ajuste de modelos não lineares (splines e GAM) Modelos de Machine Learning utilizando Support Vector Machines Modelos de Machine Learning utilizando Support Vector Machines Combinação de Modelos Combinações de modeços de Machine Learning Seleção de Variáveis Algorítmos de seleção de variáveis Projeto de Machine Learning Projeto de Machine Learning com desafios do kaggle Sistemas de Recomendação Algoritmos e sistemas de recomendação via Machine Learning Análise de Redes Sociais Análise de Redes Sociais via Machine Learning

4 Deep Learning Introdução a Deep Learning Introdução a Redes Neurais Aplicações com Redes Neurais

5 INFORMAÇÕES Tel: (11)

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