Master en Big Data e Business Analytics

Curso de Especialização Tecnológica (CET)

Online

4 200 € IVA

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Descrição

  • Tipologia

    Curso de Especialização Tecnológica (CET)

  • Metodologia

    Online

  • Início

    Datas a escolher

O Master in Business Analytics e Big Data, desenvolvido em parceria com a multinacional tecnológica Indra, fornece uma visão global das tecnologias Big Data e a sua aplicabilidade, bem como uma formação prática em técnicas analíticas para negócios (Business Analytics), ou seja, na aplicação das técnicas da Data Science para problemas de negócios.
A redução nos custos de armazenamento de informações digitais e a generalização de tecnologias de virtualização e computação em cloud permitiram um desenvolvimento extraordinário das possibilidades de extrair valor de dados em empresas e instituições.
Este contexto levou ao surgimento de novos papéis profissionais como o Data Scientist e levou a uma reformulação das tecnologias de processamento de dados, pois exigem atualização e reorientação de profissionais de TIC e outras áreas de negócios.
Assim, o programa responde à necessidade de conhecer de forma prática e aplicada o uso de tecnologias e métodos de análise de dados.

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Matérias

  • Fundamentos tecnológicos
  • Máquinas virtuais
  • Comamand shell
  • Python
  • Bases de Dados
  • Partilha de dados
  • Repositórios
  • Modelos lineares
  • Modelos Estatísticos
  • Descoberta de associaçoes

Programa

MÓDULO I Fundamentos tecnológicos para processamento de dados Uso de máquinas virtuais e Command Shell Fundamentos de programação em Python Noções básicas de bases de dados relacionais Fundamentos das Tecnologias da Internet Partilha de dados, código e recursos em repositórios Fundamentos do processamento de dados (Python) MÓDULO II Modelos e Aprendizagem Estatística Processamento de dados com R Análise exploratória de dados Inferência estatística Aplicação de Modelos Lineares Aprendizagem estatística Outros modelos estatísticos MÓDULO III Aprendizagem Aplicada Introdução à Aprendizagem Automática Modelos Supervisionados Modelos não supervisionados Recursos de engenharia e seleção de modelo Modelos Connectionist Descoberta de associações MÓDULO IV Exploração de texto e processamento de linguagem natural (PLN) Introdução às técnicas de tratamento da linguagem natural PLN Tools I Ferramentas PLN II Text Mining I: Classificação Text Mining II: Agrupamento Outras aplicações e técnicas PLN MÓDULO V Inteligência e visualização de negócios Introdução ao Business Intelligence Armazenamento de Dados e Bases de Dados Analíticas Ferramentas de extração, transformação e carregamento Aplicações de Inteligência de Negócios Fundamentos da Visualização de Dados Ferramentas de visualização MÓDULO VI Grande infra-estrutura de dados Processamento de dados com Hadoop Ferramentas Hadoop Processamento de dados com Spark Arquiteturas de streaming Componentes das Arquiteturas de Streaming Plataformas e Apis na nuvem MÓDULO VII Armazenamento e integração de dados Bases de dados não convencionais Modelos de base de dados em documentos Modelos de base de dados em colunas Modelos de base de dados em gráficos Modelos de base de dados em valor-chave Aquisição de dados MÓDULO VIII Valor e Contexto do Big Data Analytics O Caso de negócios Big Data Projetos de grandes dados Aplicações analíticas por setores Tecnologias emergentes no Google Analytics Gestão de equipes e métodos flexíveis Aspetos regulatórios do processamento de dados MÓDULO IX Aplicações analíticas Estudo de caso do Scalable Analytics Estudo de caso do Analytics em redes sociais Estudo de caso na Internet das coisas Estudo de caso em Análise Financeira Estudo de caso no Customer Analytics Estudo de caso das Técnicas de Recomendação MÓDULO X Trabalho Final CURSO I Curso de Inglês Básico, Pré-Intermédio, Intermédio ou Avançado O aluno poderá escolher um dos quatro níveis

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