Formação Executiva

Big Data e Data Science

Duração:
20 dias
Frequência:
Quinzenal
Unidade:
FGV Brasília
Data de início:
10/05/2018
Coordenador(es):
Prof. Pedro Costa Ferreira

Consulte o nosso atendimento: condições especiais para matrículas antecipadas,  empresas parceiras (10%), e Ex aluno MBA ou PÓS ADM FGV (10%). Condições não cumulativas.

  • Esse curso, além de abordar o estado da arte sobre Big Data (e.g. Ecossistema Hadoop, Hive, Pig, NoSQL), utilizará para a análise de dados o software preferido da maior comunidade de cientistas de dados do mundo (Kaggle - http://goo.gl/j7b19s), o software R. Com mais de 2 milhões de usuários mundo afora, o R está se tornando rapidamente a linguagem de programação líder em Data Science e Estatística. Todo ano o número de usuários cresce a taxa de 40% e um grande número de empresas estão usando o R em suas atividades do dia a dia.
    Ao terminar o curso você estará apto a trabalhar com grandes bases de dados, conhecerá o Python (outro software muito utilizado por cientistas de dados) e terá profundo conhecimento sobre o R. Você entenderá Estatística e Machine Learning. Saberá visualizar dados e criar Relatórios Dinâmicos. Compreenderá a magia por trás da Inteligência Artificial. Saberá como prever sua receita e qual é o impacto que as mídias sociais poderão causar sobre ela. Analisará espacialmente os dados e entenderá como a Big Data está influenciando os modelos financeiros.
    O objetivo desse curso é apresentar um conjunto de técnicas e ferramentas para análise de dados, com um foco na linguagem R.

    Esse curso é indicado para todas as pessoas, de todas as áreas. A era do “Big Data” é uma realidade e saber quais são as implicações dessa nova era e como criar dinheiro através dos dados é extremamente importante. Claro que executivos, gerentes, analistas e consultores, que atuam em setores de informação intensiva e com facilidade em matemática se identificarão mais com as disciplinas, mas qualquer profissional que tenha interesse em conhecer a ciência dos dados precisa fazer esse curso.

    1. Análise de Séries Temporais
    2. Big Data Analytics pela ótica de negócios
    3. Bancos de Dados em Larga Escala: Hadoop e NoSQL
    4. Big Data e Data Science + Introdução ao R
    5. Data Management e Computação na Nuvem
    6. Estatística Espacial
    7. Estatística
    8. Machine Learning
    9. Mídias Sociais
    10. Redes Neurais e Aplicações
    11. Visualização de dados e Dynamic reports

    96 horas/aula
Valor do Investimento: 

A partir do dia 01/08/2017: R$ 10.225,00 à vista ou até 10x de R$ 1.116,00

Consulte nosso atendimento: condições especiais para Ex alunos FGV (10%) e Empresas Parceiras (10%).

Notas de Empenho: processo diferenciado, os valores serão formalizados por meio de proposta comercial.

PROCESSO SELETIVO

As informações submetidas pelos candidatos e o resultado do processo seletivo serão mantidas em caráter confidencial e divulgadas apenas aos e-mails cadastrados na inscrição. Caso necessário, o candidato poderá ser convidado a participar de uma entrevista.

DOCUMENTAÇÃO NECESSÁRIA

Original e cópia simples:
•Diploma de Nível Superior ou Declaração de Curso em andamento. Candidato sem graduação, será nacessário comprovar experiência profissional na área;
•Cédula de Identidade;
•CPF;
•Comprovante de residência.
(*) somente cópias autenticadas ou cópias simples junto com documentos originais para autenticação no ato da matrícula.

 

IMPORTANTE: Conforme Cláusula Primeira das Condições Gerais do Contrato de Prestação de Serviço Educacional, a FGV se reserva o direito de alterar a data de início do Curso ou de cancelá-lo, na hipótese de não ser atingido o número mínimo de alunos necessários à cobertura dos custos envolvidos, sendo garantido ao(à) aluno(a), sem qualquer correção, a devolução das quantias pagas. Adicionalmente, a FGV se reserva o direito de introduzir melhorias e/ou aperfeiçoamentos no Curso, podendo, para tanto, alterar seu conteúdo e/ou a ementa das disciplinas, desde que tais melhorias e/ou aperfeiçoamentos preservem o objetivo acadêmico do Curso e não importem em ônus adicional para o(a) aluno (a) ou na redução da carga horária total.

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