Ciência de Dados na Plataforma Knime
What you'll learn
- Aprenda a importância da ciência de dados e suas principais aplicações
- Conheça as principais ferramentas para ciência de dados
- Conheça a plataforma knime, reconhecida pelo Gartner como uma das plataformas lideres em ciência de dados e aprendizado de máquina
- Aprenda na prática diferentes técnicas e etapas do processo de ciência de dados na plataforma knime
- Estude com instrutores altamente qualificados: doutores pela UFMG, pesquisadores e analistas em ciência de dados
Requirements
- Familiaridade com Informática
Description
Título: Introdução a Ciência de Dados com ênfase em Aprendizado de Máquina utilizando a Plataforma Knime.
Objetivos: Apresentamos uma introdução a ciência de dados com ênfase em aprendizado de máquina utilizando a plataforma Kinme. Todos os tópicos são abordados de forma teórica e prática.
Dúvidas durante o curso: você conta com a ajuda de instrutores altamente qualificados: doutores pela UFMG, pesquisadores e analistas em ciência de dados.
Professor (instrutor): Sérgio M. Dias
Resultados esperados:
O que aprenderei?:
Aprenda a importância da ciência de dados e suas principais aplicações
Conheça as principais ferramentas para ciência de dados
Conheça a plataforma knime, reconhecida pelo Gartner como uma das plataformas lideres em ciência de dados e aprendizado de máquina
Aprenda na prática diferentes técnicas e etapas do processo de ciência de dados na plataforma knime
Conheça os conceitos e faça práticas na plataforma knime para os seguintes assuntos:
Aprendizado de Máquina
Preparação dos dados
Técnicas de Agrupamento
Análise Preditiva
Tarefa de classificação
Who this course is for:
- Interessados em entrar para o mundo da Ciência de Dados e aprender uma moderna plataforma para ciência de dados e aprendizado de máquina.
Instructor
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- 3.8 Instructor Rating
- 71 Reviews
- 330 Students
- 1 Course
Sérgio M. Dias é Doutor e Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) (2016 e 2010) e Bacharel em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC Minas) (2007). Em 2017, realizou um pós-doutorado no tema ciência de dados na PUC Minas. Atualmente, é analista na Superintendência de Soluções Analíticas de Inteligência Artificial (Supai) do Serviço Federal de Processamento de Dados (Serpro) e professor na pós-graduação da PUC Minas. Nos últimos 10 anos, atuou no Serpro em projetos estratégicos, tais como: Nota Fiscal Eletrônica, Escrituração Fiscal, E-social e Data Lake.