Entrevista a Aluna
"A participação nesta formação foi impulsionadora da minha evolução profissional, enriqueceu as minhas competências e, consequentemente desenvolveu a minha visão do mercado do Marketing Digital."
Porto
Curso/Programa
VAGAS DISPONÍVEIS20 Set 2021 - 23 Fev 2022
Curso Pós-LaboralInvestimento: 312,50€ x 8
Sem Juros. Pronto Pagamento : 5% de descontoO volume de dados atualmente disponíveis é um domínio de estudo cada vez mais atrativo no mercado digital em que vivemos.
Os investimentos das organizações em gestão de dados e em business analytics estão a exponenciar e a provocar uma transformação nos negócios, de tal forma a que a ciência dos dados e a sua análise e tratamento são fundamentais para as estratégias de negócio e tomadas de decisões das próprias organizações.
O programa foi concebido por Data Scientists & Analysts com uma vasta experiência nacional e internacional. O input de profissionais com experiência no mercado nacional e internacional é essencial ao desenvolvimento teórico e prático dos programas da EDIT..
Esta formação é composta por aulas teóricas, práticas, desenvolvimento de projetos e “inside knowledge” de profissionais convidados.
A admissão neste curso requer a marcação de uma SOPP (Sessão de Orientação Pedagógica & Profissional) com um Student Admissions Manager.
Com esta formação, os alunos serão capazes de recolher, extrair, consultar, limpar, e agregar dados para análise.
Irão saber realizar análises visuais e estatísticas de dados e implementar modelos e algoritmos usando as ferramentas associadas, como por exemplo Python.
Serão igualmente capazes de construir e implementar modelos e algoritmos, criar e partilhar diversas formas de visualização de dados, bem como criar relatórios claros de todas as nuances da análise. Outro dos objetivos do curso passa por saberem identificar Big data problems e resolver esses desafios, e também aplicar processos de solução de problemas, modeling e validação.
Este curso intensivo é indicado para Data Analysts, pessoas com background quantitativo como engenheiros (informáticos, eletrotécnicos; civis…), perfis com background/experiência nas áreas de Economia, Gestão; Contabilidade (ou similares) e Matemática Aplicada. Também poderá ser dirigido a Managers, Sales Managers, Digital Marketeers ou newbies, com o domínio analítico como fator obrigatório.
#1
MóduloData Science Definition /Applications
Data Mining main branches/techniques
Python Fundamentals – Key concepts
Data Understanding
Data loading and cleansing, Plotting, Feature extraction
Database concept
Datawarehouse concept
Relational and non-relational
Major providers
Architecture, Models, Definition
Types of Data Models
Fact and Dimension tables, Keys
Star and Snowflake schema
Sql Fundamentals, Key concepts
#2
Módulo#3
MóduloBig Data Ecossystem
Introduction to Big Data
Defining a Big Data Cluster
Distributed Query SQL Query Engine
Distributed Data Processing
Distributed Processing with Spark
Data Pipelines
Data Integration Tools
Workflow Concepts
Building a Data Pipeline
Descriptive, predictive and perscriptive analytics
Analytics as a competitive advantage: success stories
Analytical techniques besides machine learning:
#4
Módulo#5
MóduloIntroduction to Information Visualization
Introduction to Tableau
The role of visualization in Data Science
Interactive dashboards in Tableau
Types of data
Descriptive Statistics
Techniques and tools
Visualization
#6
Módulo#7
MóduloQuantitative Data Definition;
Types of Quantitative Data;
Collection Methods;
Analysis Methods;
Steps to conduct Quantitative Data Analysis
Quantitative Data Examples;
Advantages & Disadvantages of Quantitative Data;
Differences between Quantitative and Qualitative Data
Linear Algebra review
Probability Theory review
Supervised Learning
Unsupervised Learning
Machine Learning system design
Machine Learning applications
#8
Módulo#9
MóduloDeep Neural Networks
Deep Convolutional Neural Networks
Practical Deep Learning
Sequence Models
Identify a problem
Obtain the data
Understand the data
Prepare, clean, and format the data
Analyze the data
Create visualizations or a dashboard to display insights both numerically and graphically.
Present high level insights and the resulting actions to key stakeholders
#10
MóduloA inscrição no curso Data Science & Business Analytics inclui acesso a publicações e a documentação de suporte nas aulas, incluindo um conjunto de recursos bibliográficos e formações on-line de suporte às atividades de ensino, investigação e aprendizagem.
No final do curso, os alunos da EDIT. têm acesso a um workshop, incluído no programa. Este workshop é escolhido pelo aluno (exceto The Agency Workshop Series, International Workshop e Lego® Serious Play®).
Todos os nossos alunos beneficiam de uma colaboração exclusiva entre a Tronik- Digital Recruitment Agency e a EDIT.. O objetivo desta parceria é o enquadramento e inclusão dos alunos da EDIT. no mercado de trabalho.
A certificação é entregue aos alunos em formato digital e inclui: carga horária, modular e total, do curso temáticas, notas finais de cada módulo e média final do curso, certificação DGERT, carimbo e assinatura (da coordenação pedagógica do programa ou administração da escola).
Computador (1 por aluno).
Projetor HD.
Documentação em formato digital.
Idade Mínima 18 anos.
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Formação nas áreas de Engenharia, Economia, Contabilidade, Marketing, Gestão e Matemática Aplicada e/ou Experiência profissional em domínio analítico.
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Marcação de uma SOPP (Sessão de Orientação Pedagógica & Profissional) gratuita com o Student Admissions Manager.
Altran Portugal
Talkdesk
Departamento Pedagógico
Departamento Pedagógico
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