Exploração de informação em grandes volumes de dados

Curso

Em Lisboa

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Descrição

  • Tipologia

    Curso

  • Nível

    Intermediário

  • Local

    Lisboa

  • Horário de aulas

    50h

  • Duração

    Flexível

A análise de grandes quantidades de informação está atualmente a representar uma grande oportunidade para as grandes empresas no apoio às suas decisões. O termo Big Data é aplicado à informação que não pode ser analisada utilizando os métodos ou ferramentas tradicionais. Atualmente as empresas têm acesso a grandes quantidades de informação, mas não sabem como tirar partido desta, visto que na maior parte das vezes é demasiada, é obtida a uma grande velocidade e sem uma estrutura fixa. Veja-se como exemplo, a informação produzida por um único motor a jato de avião, proveniente de cerca de 5000 sensores, que é cerca de 10GB/s. Com este curso pretende-se fornecer um conjunto de técnicas para o armazenamento, processamento e análise de grandes quantidades de informação.

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A ter em conta

Analisar e processar grandes volumes de dados para apoio à decisão

Este curso destina-se a profissionais das áreas de Engenharia, Economia, Ciências da Computação, Matemática, Estatística, Física, Tecnologias da Informação, entre outros, que pretendam adquirir valências na utilização de técnicas e ferramentas de exploração de grandes volumes de dados. O formando deverá ter conhecimentos básicos de programação e noções sobre Bases de Dados.

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Matérias

  • Neuralnetworks
  • Decision
  • Clustering
  • Data Mining
  • Relatórios
  • Agrupamento
  • Dados
  • Reporting
  • SSRS
  • Medidas

Programa

PROGRAMA

1 EXPLORAÇÃO DE INFORMAÇÃO EM GRANDES VOLUMES DE DADOS
1.1 DADOS EXTERNOS
1.1.1 DEFINIÇÃO DE CONCEITOS
1.1.2 FONTES DE INFORMAÇÃO E BENEFÍCIOS DA INCORPORAÇÃO DE DADOS DE DIFERENTES ORIGENS NO SISTEMA DE DECISÃO DA EMPRESA/ORGANIZAÇÃO
1.2 INTEGRAÇÃO E ARMAZENAMENTO DE DADOS DE DIFERENTES ORIGENS E FORMATOS (SSIS)
1.2.1 CRIAÇÃO DE PACKAGES PARA IMPORTAÇÃO DE DADOS DE DIFERENTES ORIGENS
1.3 FERRAMENTAS PARA ANÁLISE DE DADOS (SSAS)
1.3.1 CUBOS: MEDIDAS E DIMENSÕES
1.4 REPORTING (SSRS)
1.4.1 DIFERENTES TIPOS DE RELATÓRIOS COM AGRUPAMENTO DE DADOS E DRILLDOWN
1.5 DATA MINING
1.5.1 ALGORITMOS (NEURALNETWORKS, DECISION TREES E CLUSTERING)

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