PÓS-GRADUAÇÃO ANÁLISE DE DATA MINING

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1 PÓS-GRADUAÇÃO ANÁLISE DE DATA MINING

2 OBJETIVOS Na era da informação, as empresas capturam e armazenam muitos dados, e existe a real necessidade da aplicação de técnicas adequadas para a rápida tomada de decisão com base nas informações coletadas Para auxiliar os executivos, este curso tem o objetivo de apresentar, com base na resolução de casos, as principais técnicas de analytics utilizadas para organizar, explorar e encontrar padrões escondidos nos dados, transformando dados brutos em valor para o negócio PERFIL DO ALUNO Profissionais que desejam adquirir ou aprimorar seus conhecimentos em modelagem de dados, analytics e estatística aplicada CORPO DOCENTE O corpo docente conta com professores altamente capacitados. Nos critérios de seleção do corpo docente, serão priorizadas sua qualificação e experiência profissionais nas distintas matérias, de maneira que o curso permita não somente a transmissão de conhecimentos, mas também de critérios e experiências enriquecedoras para os alunos METODOLOGIA Durante o curso os alunos terão embasamento teórico, aulas de exercícios e estudos de caso 2

3 MATRIZ CURRICULAR Análise Exploratória de Dados Tipos de Variáveis Dados Qualitativos e Dados Quantitativos Medidas de posição e de variabilidade Sumarizando os dados: Box-plot Identificação e tratamento de outlier Distribuição de frequência e histogramas Distribuições de Probabilidade Principais Distribuições Discretas (Uniforme, Bernoulli, Poisson, Binomial) Principais Distribuições Contínuas (Normal, t de Student) Inferência População e amostra Estimação de parâmetros Teste de Hipótese Regressão Linear Simples e Múltipla Coeficiente de correlação linear da Pearson Coeficiente de determinação e Coeficiente de determinação ajustado Ajuste de equação de projeção Testes estatísticos sobre os parâmetros Interpretação dos parâmetros do modelo Intervalo de confiança para os parâmetros do modelo Previsão Análise de Resíduos Método de Seleção de Variável Estudo de Caso Análise de Cluster Medidas de distância - Medidas de similaridade e Medidas de dissimilaridade, Distância Euclidiana Métodos de Agrupamento - Métodos hierárquicos e Método de k médias Dendograma Técnicas de Agrupamento - Método do vizinho mais próximo (Nearest neighbor) - Método do vizinho mais distante (Furthest neighbor) - Método de Centróide Método das k médias Estudo de Caso Regressão Logística Regressão Logística Binária e Múltipla Estimação dos parâmetros do modelo Teste de hipótese e Intervalo de confiança 3

4 Razão das chances Interpretação dos parâmetros do modelo Obtenção da probabilidade de sucesso Previsão Classificação em grupos Tabela de classificação Análise Discriminante Métodos de estimação Teste de hipótese Análise de variância Estimação das funções de classificação Classificação em grupos Tabela de classificação Árvore de Decisão Teste Qui-quadrado Elaboração da árvore de Decisão Tabela de classificação Análise Fatorial Variável latente Matriz de variância e covariância e Matriz de correlação Fatores comuns, Fatores específicos e Cargas fatorias Gráfico de sedimentação Análise de componente principal Análise de de Série Temporal Teste de Estacionariedade Metodologia de Box-Jenkins Modelos AR Modelos MA Modelos ARMA Análise de Dados em Softwares Estatístico Análise de dados, modelagem e comparação de resultados utilizando SAS GUIDE, SAS MINER, R e IBM WATSON Analytics com IBM WATSON Credit Scoring Elaboração do modelo de credit scoring Seleção de variáveis Machine Learning Técnicas de Machine Learning para modelagem 4

5 Introdução ao Big Data Apresentação de técnicas de Big Data utilizada para tomada de decisão Aplicações de Business Intelligence Uso de BI para análises e tomada de decisão Modelagem de dados para BI Processos de Data Preparation e Data Visualization Importância de BI e sua relação com administração da empresa Criação de gráficos e dashboards utilizando PowerBI, Qlik e Tableau Cesto de Compras/Market Basket Aplicação de ferramentas para a análise de compras efetuadas Utilização de algoritmos com regras de associação para determinar padrões em processos de compra Algoritmos para análise sequencial Algoritmos de recomendação Geolocalização Aplicação de geolocalização para modelagem Palestras Palestras sobre Big Data Palestras sobre Computação Cognitiva Palestras sobre Inteligência Artificial MÓDULO INTERNACIONAL Os programas internacionais da FIA são oferecidos com extensão dos cursos de MBA e Pós-Graduação em parceria com as principais instituições dos Estados Unidos, Illinois Institute of Technology e Columbia University O programa internacional inclui: Atividades didático pedagógicas Ciclo de palestras ministradas por professores das respectitvas escolas de negócios Visitas a empresas e organizações Programas complementares 5

6 INFORMAÇÕES Tel: (11)