Programa do curso - Data Science e Analytics

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<p>CORPO</p><p>DOCENTE</p><p>Conheça alguns dos professores</p><p>*sujeito a alteração</p><p>Marcos R. Luppe</p><p>Jeronymo</p><p>Marcondes</p><p>Coordenação do MBA em Data Science e Analytics</p><p>Prof. Luiz Paulo Fávero</p><p>"Cenários cada vez mais complexos têm exigido competências diferenciadas de gestores e tomadores de</p><p>decisão. É de fundamental importância, para os profissionais de Data Science e Analytics, a constante atualização</p><p>e o desenvolvimento de habilidades e conhecimentos multidisciplinares que farão toda a diferença na vida</p><p>profissional."</p><p>Fabiano Guasti Lima Marcos Santos</p><p>lldeberto Rodello Gino Terentim</p><p>Fernando de Souza</p><p>Coelho</p><p>Ana Carla</p><p>Bliacheriene</p><p>Wilson Tarantim</p><p>Heliani Berlato</p><p>Marcello Zillo</p><p>Helder Prado</p><p>Santos</p><p>Fátima Jinnyat</p><p>Luiz Paulo Fávero</p><p>Adriana Silva</p><p>Mateus Gerolamo</p><p>PROGRAMA</p><p>DO CURSO</p><p>*Programa do curso sujeito a alterações</p><p>MÓDULO INTRODUTÓRIO</p><p>Fundamentos de Estatística</p><p>Introdução ao Software R e Introdução ao</p><p>Machine Learning</p><p>PROGRAMAÇÃO:</p><p>03/1 O - 19h às 22h20</p><p>06/1 O - 19h às 23h</p><p>11 /1 O - 19h às 23h</p><p>18/1 O - 19h às 23h</p><p>20/1 O - 19h às 23h</p><p>25/1 O - 19h às 23h</p><p>27 /1 O - 19h às 23h</p><p>TENDÊNCIAS EM DATA SCIENCE E ANALYTICS</p><p>Data Wrangling</p><p>Análise Estatística Espacial</p><p>Árvores, redes e Ensemble models</p><p>Introdução ao Deep Learning</p><p>Deep Learning</p><p>Coleta de Dados: Crawlers e Web Scraping</p><p>Text Mining e Sentiment Analysis</p><p>Pesquisa Operacional e Modelos de Otimização e Simulação</p><p>Gestão da Mudança na Era Digital</p><p>DATA SCIENCE E BIG DATA NO AMBIENTE DE NEGÓCIOS</p><p>Metodologias Ágeis</p><p>Business lntelligence e Data Visualization</p><p>Engenharia de Dados</p><p>Social Network Analysis</p><p>Cloud Computing</p><p>Modelagem Matemática e Estruturação de Problemas Complexos</p><p>Análise da Conjuntura Econômica em Cenários de Tecnologias Disruptivas</p><p>Analytics e Gestão de Riscos</p><p>Legislação no Ambiente Digital</p><p>Tópicos Especiais em Tecnologia de Negócios</p><p>MODELOS SUPERVISIONADOS E NÃO SUPERVISIONADOS DE MACHINE</p><p>LEARNING Unsupervised Machine Learning: Clustering</p><p>Unsupervised Machine Learning: Análise Fatorial e PCA</p><p>Unsupervised Machine Learning: Análise de Correspondência Simples e Múltipla</p><p>Unsupervised Machine Learning: Exercícios Aplicados</p><p>Supervised Machine Learning: Análise de Regressão Simples e Múltipla</p><p>Supervised Machine Learning: Modelos Logísticos Binários e Multinomiais</p><p>Supervised Machine Learning: Modelos para Dados de Contagem</p><p>Supervised Machine Learning: Modelagem Multinível</p><p>Séries Temporais</p><p>Big Data e Deployment de Modelos</p><p>mailto:mbauspesalq@pecege.com</p><p>https://api.whatsapp.com/send?phone=551926603343</p><p>https://www.instagram.com/mbauspesalq/</p><p>https://www.facebook.com/mbauspesalq/</p><p>https://br.linkedin.com/school/mba-usp-esalq/</p><p>https://br.linkedin.com/school/mba-usp-esalq/</p><p>https://br.linkedin.com/school/mba-usp-esalq/</p><p>https://www.youtube.com/channel/UCDYYGdKY3_zOk3L0VBdx9XQ</p><p>https://mbauspesalq.com/</p><p>https://api.whatsapp.com/send?phone=551926603343</p><p>https://www.instagram.com/mbauspesalq/</p><p>https://www.tiktok.com/@mbauspesalq</p><p>https://twitter.com/mbauspesalq</p><p>https://mbauspesalq.com/</p>