Data Science: Análise Exploratória de Dados
Adquira os conceitos primordiais de data science e aplique-os nas atividades de análise de grandes quantidades de dados com eficiência
Modalidade Live Learning
Carga horária: 27,5 horas
Lidar com grandes volumes de dados de forma estratégica e analítica requer conhecimento de ferramentas específicas por parte de profissionais das mais diversas áreas, já que a principal virtude de ter acesso a estas informações é saber o que fazer com elas.
Para gerar valor ao negócio, o conhecimento em data science é fundamental para executivos e empreendedores, o domínio desta área leva à tomada de decisão mais segura e assertiva.
O curso de Data Science: Análise Exploratória de Dados é voltado a iniciantes na área, mostrando aos participantes como lidar com dados no dia-a-dia e como usar ferramentas mais eficientes para executar as análises.
Viva uma experiência transformadora com o Insper!
Investimento
Valor integral R$ 3.796,69
Valor para matrícula antecipada (10% de desconto até 25 dias antes do início do curso)R$ 3.417,02
Valor para Alumni Insper (25% de desconto)R$ 2.847,52
Formas de pagamento
- À vista no boleto ou cartão de crédito
- Ou parcele em até 10X sem juros no cartão de crédito
Por que fazer o curso?
Introduzir os participantes ao conceito de data science;
Compreender o framework de análise exploratória de dados;
Coletar, processar e transformar conjuntos de dados para compreender as informações disponíveis;
Elaborar visualizações de conjuntos de dados para comunicar os resultados obtidos;
O que você precisa saber
Perfil
Curso destinado a profissionais de marketing, operações, tecnologia, RH, finanças e outras áreas que buscam conhecimento introdutório em data science.
Pré-requisitos
Formação superior completa.
O que você vai aprender
Estabelecendo as perguntas corretas
- Framework de análise exploratória de dados;
- Estabelecendo questionamentos;
- Análises descritiva, preditiva e prescritiva de dados.
Obtendo os conjuntos de dados
- Obtenção e processamento de conjuntos de dados;
- Dados estáticos e dados em fluxo (streams);
- Dados estruturados, semiestruturados e não-estruturados.
Caracterizando e transformando os dados
- Estatísticas descritivas de conjuntos de dados;
- Detecção de padrões e anomalias.
Visualizando os dados
- Visualização analítica de conjunto de dados;
- Escolhendo a melhor visualização para um conjunto de dados;
- Dashboards.
Corpo Docente
A maioria dos nossos professores é de mestres e doutores oriundos de renomadas escolas nacionais e internacionais e/ou executivos com extensa experiência profissional e prática.
André Filipe de Moraes Batista
Doutor em Engenharia da Computação pela Universidade de São Paulo (USP). Graduação e mestrado em ciência da computação com ênfase em inteligência artificial. Mais de 10 anos de experiência no mercado de tecnologia da informação e computação de alto desempenho. Atua também como cientista de dados na área da Saúde; realizou pós-doutorado em Data Science aplicado à Saúde na Escola de Saúde Pública da Universidade de São Paulo, com parcerias internacionais, em destaque com a Universidade de Harvard.
André Filipe de Moraes Batista
Doutor em Engenharia da Computação pela Universidade de São Paulo (USP). Graduação e mestrado em ciência da computação com ênfase em inteligência artificial. Mais de 10 anos de experiência no mercado de tecnologia da informação e computação de alto desempenho. Atua também como cientista de dados na área da Saúde; realizou pós-doutorado em Data Science aplicado à Saúde na Escola de Saúde Pública da Universidade de São Paulo, com parcerias internacionais, em destaque com a Universidade de Harvard.
Eduardo Barbosa
Possui mestrado e graduação em economia pela FEA-USP. Possui vasta experiência em projetos de data science nas áreas de risco, educação e esporte, tendo atuado em grandes empresas, startups e como consultor. Também possui experiência de gerenciamento de produto de tecnologia e empreendedorismo.
Eduardo Barbosa
Possui mestrado e graduação em economia pela FEA-USP. Possui vasta experiência em projetos de data science nas áreas de risco, educação e esporte, tendo atuado em grandes empresas, startups e como consultor. Também possui experiência de gerenciamento de produto de tecnologia e empreendedorismo.
Processo Seletivo
Conheça as etapas para ingressar no curso:
01.
Preencha o formulário de inscrição
02.
Análise do seu perfil
03.
Aprovação
04.
Matrícula Digital
Programas específicos da área de Tecnologia e Data Science, passam pela etapa da entrevista anterior a aprovação.