MESTRADO EM BIG DATA E ANÁLISE NO DESPORTO - SELO DE NOTÁRIO EUROPEU -
Mestrado
Online
Descrição
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Tipologia
Mestrado
-
Metodologia
Online
-
Duração
1 Ano
Este diploma destina-se a empresários, gestores, empreendedores, trabalhadores, estudantes e a todas as pessoas que pretendam adquirir os conhecimentos necessários em relação a este domínio profissional.
Fornece uma caraterização da tecnologia, bases de dados, fundamentos do raciocínio estatístico, introdução à inteligência artificial, aprendizagem automática, processamento de linguagem natural, big data, data mining e business intelligence, power bi, fundamentos do desporto, anatomia aplicada ao desporto, desempenho desportivo e análise de dados, análise do desempenho desportivo (I): futebol, análise de desempenho desportivo (II): basquetebol, análise de desempenho desportivo (III): atletismo, análise de desempenho desportivo (IV): natação, análise de desempenho desportivo (V): ciclismo, entre outros aspetos relacionados. Além disso, no final de cada unidade didática, os alunos encontrarão exercícios de autoavaliação que lhes permitirão acompanhar o curso de forma autónoma e reforçar os conceitos que considerem adequados, com base nas classificações obtidas nos exercícios realizados.
O aluno terá acesso a um curso inicial onde encontrará informações sobre a metodologia de aprendizagem, a qualificação que receberá, como funciona o Campus Virtual, o que fazer quando o aluno tiver concluído o curso e informações sobre o Grupo Esneca Formación. Uma vez finalizados os estudos e feitas as avaliações, o aluno receberá um diploma que certifica o “MESTRADO EM BIG DATA E ANÁLISE NO DESPORTO”, de ELBS BUSINESS SCHOOL, avaliada por nossa condição de sócios da CECAP, máxima instituição espanhola em formação e qualidade.
Os diplomas também trazem o selo de Notário Europeu, que atesta a validade, conteúdo e autenticidade do título em nível nacional e internacional.
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Documentos
- PTELBS106.pdf
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MESTRADO EM BIG DATA E ANÁLISE NO DESPORTO - SELO DE NOTÁRIO EUROPEU -
Opiniões
Êxitos alcançados por este centro
Matérias
- Big Data
- Análise no desporto
- Esporte
- Inteligência Artificial
- Anatomia Humana Básica
Programa
BIG DATA E ANÁLISE NO DESPORTO INTRODUÇÃO MODULO 1. CARACTERIZAÇÃO DA TECNOLOGIA UNIDADE DIDÁTICA 1. O QUE É A TECNOLOGIA?
- Origem e evolução
- Classificação
- De acordo com o tipo de produto
- De acordo com James David Thompson
- De acordo com o nível de inovação
- Impactos da atividade tecnológica
- Impacto na sociedade
- Impacto na empresa
UNIDADE DIDÁTICA 2. INOVAÇÃO TECNOLÓGICA CONTEMPORÂNEA
- Internet
- Smartphone
- Armazenamento em nuvem
- Impressão 3D
- Bases de dados
- Inteligência artificial
RESUMO AUTOAVALIAÇÃO MODULO 2. BASES DE DADOS UNIDADE DIDÁTICA 1. INTRODUÇÃO ÀS BASES DE DADOS
- Origem e evolução
- Base de dados vs. folha de cálculo
- Sistema de gestão de bases de dados (SGBD)
- Utilização empresarial da base de dados
- Classificação
- De acordo com a variabilidade da base de dados
- De acordo com o conteúdo
- De acordo com o seu modelo de gestão de dados
- Outras bases de dados
- Segurança
- Infração de dados
- Ataques à segurança
- Políticas de segurança
UNIDADE DIDÁTICA 2. ABORDAGEM DO MODELO RELACIONAL
- Elementos
- Sistemas de gestão de bases de dados relacionais
- Normalização em bases de dados relacionais
- Regras de Codd
- Linguagem relacional
- Álgebra relacional
- Computação relacional
- SQL
- Transações
- Controlo da simultaneidade
RESUMO AUTOAVALIAÇÃO MODULO 3. FUNDAMENTOS DO RACIOCÍNIO ESTATÍSTICO UNIDADE DIDÁTICA 1. TEORIA DAS PROBABILIDADES
- Probabilidade
- Elementos de base
- Teoremas e princípios fundamentais
UNIDADE DIDÁTICA 2. PROBABILIDADE E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL RESUMO AUTOAVALIAÇÃO MODULO 4. INTRODUÇÃO À INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL UNIDADE DIDÁTICA 1. CONCEITO E DEFINIÇÃO
- Origem e evolução
- Ramos
- Aprendizagem automática
- Processamento de linguagem natural
- Visão artificial
- Robótica
- Aplicações
- Informática
- Medicina
- Finanças
- Indústria pesada
- Serviço de apoio ao cliente
- Indústria automóvel
- Jogos e brinquedos
- Música
UNIDADE DIDÁTICA 2. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA AOS NEGÓCIOS
- People analytics
- Robotic process automation (RPA)
- Assistência ao cliente
- Previsão dos stocks e da procura
- Segmentação de clientes, fidelização de clientes e personalização de campanhas de marketing
- Avaliação do risco de crédito e análise do risco de investimento
- Controlo da saúde e da segurança dos trabalhadores
- Tomada de decisões estratégicas
RESUMO AUTOAVALIAÇÃO MODULO 5. APRENDIZAGEM AUTOMÁTICA UNIDADE DIDÁTICA 1. ABORDAGEM À APRENDIZAGEM AUTOMÁTICA UNIDADE DIDÁTICA 2. APRENDIZAGEM SUPERVISIONADA
- Algoritmos comuns
- Árvores de decisão
- K-Nearest Neighbours (K-NN)
- Máquinas de vetores de suporte (SVMs)
- Regressão logística
- Classificação Naïve Bayes
UNIDADE DIDÁTICA 3. APRENDIZAGEM NÃO SUPERVISIONADA
- Algoritmos comuns
- Agrupamento (clustering)
- Redução da dimensionalidade
UNIDADE DIDÁTICA 4. APRENDIZAGEM POR REFORÇO
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